这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　在产业频繁接触的过程中，各个行业的特点将是经验主义的价值输出，更多会采用社会流行 —— 而社会流行的建立，对于咨询行业，对于各类社会资讯指数，社会问题常态化研究的机构，可谓是巨大的福音。可是，由于大数据概念并非落地和产业化，更多的产业，职能部门，对于数据终端的依赖仍然取决于第三方 —— 请注意，大规模数据化流通的本质在于，自己拥有可以和企业和社会流行向对应，采用一套数据方法整合和整理的数据模型和数据样本，才有对标意义和参考价值。在推动大数据飞轮转动的过程中，数据资产从适应社会生态到数据资产的运用间，需要一个递进的过程，但一旦递进过去，行业将会被企业撬动。

　　之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　通过你的微博，Wi-Fi 服务商有可能了解你的性别年龄工作等信息。此外通过该热点请求的很多元信息都会被服务商保留，虽然它们未必知道怎么挖掘这些元信息，但是它们会尽量将你的身份和这些信息关联在一起并长期保留。喝完咖啡，你开始逛街，这时候你的手机会开始扫描热点，商场可以通过 Wi-Fi 探针追踪你的位置。如果商场使用的 Wi-Fi 服务商和咖啡厅是同一家，或者与服务商建立了数据交换的协议，那么商场有可能实名地追踪你的轨迹。商场的 Wi-Fi 服务商同样会有耐心地存储你的信息，以备不时之需。

　　在移动时代，身份问题变成了严重的问题，因为智能手机在很大程度上是私人设备。大多数人都随身携带这些设备，这就意味着设备的标识和个人几乎是一一对应的。在这个问题上，就连苹果公司都没能意识到其严重性，以至于在早期的苹果设备上有一个接近的唯一硬件标识（UDID）。这就意味着的 App 开发者都可以使用这个标识来追踪设备和交换数据。换句话说，只要你在一个 App 中使用了 Facebook 账号或者提交了电话号码，那么你在这个设备中的行为都有可能被关联到你的 PII。