商业智能大的功效在于对于数据的收集管理，分析，以及的数据有效传达 —— 分发企业各处的数据有用信息可以对企业的各种病症提供等效的良。简单说:麦当劳的物流冷链系统常年的运转能够收集到大量的数据信息，包括肯塔基州今年Mcafe的出柜后多长时间喝完的信息，包括路易斯安娜州对于新汉堡面包的偏好度调查的调查报表，甚至包括犹他州 I-72 高度公路运送面包和料包的时间等等具体信息 —— 诸如麦当劳这种体量的数据处理能力的数据库，从诸如此类的细节信息中进行大量的业务分析和决策管理，从而加速更新和迭代自己的数据库，从而服务质量。商业智能技术提供的分发数据包是对本体企业，亦或是单一企业单体数据的可视化研究，这种研究数据分发到企业各处后，对于企业解决问题的帮助，远远大于对标案例的分析。

　　但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是 T > A >> B。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　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……

　　操作者只要掌握基本的数据分析原理，就能把大家所创造的实体模型剖析出来，贷款获客移动大数据客户资源系统获取想要的客户信息，这类资料再按照合规性管理处理，将编号隐藏，名字隐藏，不显露浏览痕迹，这样就不会轻易牵扯到相关客户的个人隐私难题，随后将传送的数据输入后台系统，这样顾客就能立刻根据后台管理外呼系统与顾客联系。结论，贷款获客移动大数据客户资源系统的数据信息都是按照抗过敏性法规管理合理合法解决的，不透露相关个人隐私信息，可以放心使用。