数据之争（2）

《数据之争》（2）

在基础构架完成之后，公司的数据在应用技术方面得到有效提高之后，并且能够成功的推动业务螺旋式发展，那么，数据基础架构和数据基础系统也就会自动进入进化的状态，这个阶段，也是数据基础系统和独立生成的数据业务开始进行“自动催生”公司新的业务体。这个在公司生态链发展中叫“失控（非平衡）式扩张”它带有野蛮的味道，但是，在主体上，它就是依据数据应用而生长起来的。我们很难想象从现在开始，一家没有数据应用的公司能够取得更好的生态链发展。

数据的应用层面与技术锁定一般控制在以下五个方面：

1、数据成像；

2、数据算法；

3、数据分析模块；

4、数据智能架构搭建；

5、数据化学景象与物理景象合成系统。

这其中，数据成像和数据算法是目前国内一流数据公司在失控扩张中对企业业务最为常用的方法与方式。当然，最为主要的还是基于它们各个不同公司之间的云架构与基础设施设备的结构搭建和业务驱动的战略目的而定。但是，有一点是可以肯定的，那就是在不断的数据业务应用中，数据智能架构的搭建它们也都有各自所长和所短。

针对于成像和算法的应用，我想这里就不要过多的去说了，十年前我就说过的五个成像应用了。它们分别是：

1、数据成像；

2、顾客成像（客群画像）；

3、货品成像；

4、卖场定位成像；

5、业务成像。

这五个成像在公司运作的业务中，除去承担的销售职能，剩下的就是因为对数据的深度应用之后，完全的由数据来改变所有的业务，并且，能够让所有的职能部门在最快的时间内想看到什么就看到什么，并且有明确的决策指向。

在以前的互联网企业中，运用这种方法的可以说并不多，直到我们在全球的门店里应用之后，它们才意识到这对于后期的精准推送和主动社交有巨大的价值后，才开始应用。而公司由此产生的生态链里的创新产品，均是在这五个精准成像中被体现出来。所以，深度竞争的根本就是数据能够直观的呈现公司所有业务的镜像，使自己能够比竞争对手看的更加的清楚。