中国人才诚信大数据平台“老板点评”发布日，由中国职业经理人协会、人民日报社《健康时报》联合主办的“诚信职场创新共享——中国人才诚信大数据平台【老板点评】发布会”在北京人民大会堂隆重召开。据不完全统计，中国有将近6亿的体制外员工，其中白领超过1亿。人才的职业信用形势严峻，而中国人才诚信大数据平台——“老板点评”的推出，实现了职场信用管理的信息化，满足了企业及个人的高信用值带来的职场便利。招聘成职场失信重灾区职场诚信，长期以来由于缺乏可供判断和操作的有效工具，企业的诚信文化口号化现象比较突出。中国职场征信现状堪忧，尤其招聘，无疑为职场失信的重灾区。在企业招聘阶段，失信行为主要有夸大个人工作技能和经验、面试失约、杜撰工作经历及项目经历;在职阶段泄露机密;离职阶段恶意带走核心资料、恶意劳动争议、恶意索要经济补偿的……这些失信乱象，给企业带来直接或间接的损失。因此建立职场征信体系已成为用人单位普遍的、迫切的需求。诚信大数据打造健康职场环境根据中共中央印发的《关于深化人才发展体制机制改革的意见》(中发【2016】9号)文件，提出充分运用云计算和大数据等技术，为用人主体和人才提供高效便捷服务。扩大社会组织人才公共服务覆盖面。完善人才诚信体系，建立失信惩戒机制。为响应中央这一政策性号召，解决职场诚信问题，构建和谐互信职场，举贤网董事长王尚峰先生联合中和教育集团创始人贾齐先生，共同投入巨资，耗费近两年时间潜心研发，倾力打造的中国人才大数据平台——“老板点评”于日在北京人民大会堂成功举办了盛大而隆重的新闻发布会。会议开始，由中国职业经理人协会会长邵章鸿先生宣布上台致辞。邵会长重点就中国职业经理人协会推进人才诚信建设工作进行了详细发言。随后，中国职业经理人协会高级顾问、创会会长，原吉林省省长洪虎先生做了主题发言。洪虎会长就目前中国人才诚信现状作了深刻分析，从国家政策指引分析中国人才诚信建设。北京全联职信科技有限公司董事长贾齐介绍说，“老板点评”大数据诚信平台具有实操简单、普遍适用的特点，符合创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。通过使用本产品，A企业通过记录离职员工《离任报告》，该员工到B企业通过老板点评查询到该报告，B企业掌握该员工真实职场信息，A企业获得积分(可用于账户消费使用)。同时，企业告知员工本企业使用老板点评记录、评价员工职场行为(包括工作成绩、阶段评价、离职评价等)，会对企业现有人员形成明显约束力，极大改善企业员工职场态度。另外，本产品还有背景调查、员工评价、离任报告、老板圈、和免费招聘等功能。
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大数据时代给企业带来了什么？
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　　10月16日消息，第五届金网奖暨2013中国网络营销高峰论坛今天举行。由易观智库副总经理娄洋主持的巅峰对话上，京东研发副总裁李曦、本来生活网运营中心副总经理蒋政文、灵狐科技有限公司副总经理宫晓静和阿里妈妈事业部营销总监霍志刚共同就当前电商和营销话题进行了热烈分享。　　此环节的巅峰对话主要围绕：你眼中的大数据和大营销？电商如何从大数据中淘金？电商下一站：成为大数据营销新平台？三个月进行深入探讨和解读。　　第五届金网奖暨2013中国网络营销高峰论坛由中国互联网协会指导，网络营销工作委员会主办，比特网、IT专家网承办，迄今已成功举办四届，成为广受国内外业内人士高度关注的网络营销盛会。　　你眼中的大数据和大营销　　主持人：各位下午好，非常感谢几位嘉宾来参与我们这次讨论。大家一直在谈大数据营销。2012年电商大数据的整个环境已经被激活了，整合内部和外部数据，深度挖掘这些数据的价值，这些价值在品牌客户以及物流体系中都得到非常有效的运用。今天的讨论是希望能进一步请各位专家详细解读。　　宫晓静：感谢组委会，感谢主持人。灵狐科技成立于2012年在此之前我们是天级传媒集团一个事业部，之后我们一直关注与传播领域的一些工作，2011年进入了电商服务，目前整个业务分两块，数字传播和电子商务。从我们业务理解，大数据实际上是一个技术与社会发展时代的产物。之前理解大数据更多想到是海量的数据，但是今天我们再理解大数据的时候，会发现它实际上已经成为了营销有力的工具。从灵狐的角度观察，大数据营销有几点分化。一个是海量数据基础极大化，这个极大导致我们这个数据完全人工观察角度是不可限的。传统源，基于人的思维的判断，但是大数据的时代我们观察数据已经看不到数据之间的因果关系，更多我们只能发现他们之间的关联度，而这个关联度通过计算机以及特定的算法来实现的，这个是第一个起点。也就是说数据的极大化。第二个极点就是营销的个性化，刚才秦总也讲到，在当中经常用的是分群，注意到秦总用的分群方式是聚列，但是从我们来讲，聚列已经远远不能满足客户。我们要把这个类分到每一个人，每一个具体的人。营销领域就是说，一个营销目标极小化，灵狐科技的业务从大数据的基础数据到时候营销目标之间，为我们的企业电商企业假设了一个桥梁。　　娄洋：谢谢宫总的分享。　　霍志刚：阿里妈妈是阿里集团一个致力于在消费者数据洞察的这个营销机构，我们会把包括淘宝，阿里集团内的这些商业流量和我们网站以外的商业流量如何整合，如何服务于我们的客户，包括我们电商类的服务。我们其实也是致力于真正把社会化营销，把人群的购物属性和社会化属性连在一起，如何能帮我们的消费者找到它喜欢的商品，同时能帮我们的广告主找到它的潜在用户，这是我们一直在努力的。大家这几年都在谈数据，我们不敢说我们大数据用得很好，但是其实在基于阿里平台上所有的交易数据和浏览数据的背后，我们可以挖掘的东西是非常多，包括我们现在所有的广告，基本上我们商业流量为客户才买的商业流量都是基于人群属性和商业属性定位来去做的购买的为主，我们基本上95%以上的流量都是通过2TB的形式来实施完成的。这个上面你要真正来2TB不管是一个出价的问题刚才也讲了，颗粒度的问题，精确到每一个潜在的消费者，它的这一段的购物兴趣度是什么，这个我们可以挖掘。　　主持人：李总，咱们京东这边到底是什么？　　李曦：京东2004年，这是第一天十年最后一年，做电子商务也做了一段时间，这段时间我们也积累了一些，我们对营销的看法是，认为这是一种大数据的能力的竞争。第一步我们有大数据，第二个我们做了洞察，第三步做了预测。从技术角度讲也是沿着这个方向走，讲得具体一点就是我们怎么把好的商品服务活动或者是促销，传达给对的用户。好的商品其实我们从大数据的角度讲基本上我们对商家进行评级，给评论的用户也对他们这个用户进行评级，后把一些真正有用的评论挖掘出来，这样我们才能够确认这个商品是不是好的，因为现在其实网络上很多差评师，你怎么把那些差评去掉，这些把好的商品筛选出来，把对的地方在对的地点跟时间，把它推给对的用户，这里边就有很多数据的建模，还有预测的算法，所以基本上我们认为这个营销真的就是大数据的能力。　　蒋政文：关于数据的运用，食品电商特别有话讲的。每个人口味都是不一样的，但是好吃的东西大家感受都是一样，比如说我们做一些关联销售推荐的时候也非常有困境。比如说大家京东上面购物买了一个照相机给他推荐一些镜头或者是三脚架非常自然，但是我们网站上如果买的一个黄瓜你给他推荐什么，你给他推荐鸡蛋，他有可能根本不需要，他需要的是黄瓜炒肉片，甚至有一个女生他买的黄瓜贴面膜。这个东西对我们来说确实是一个比较新的课题，听了很多关于大数据的概念，我们也不知道自己的实际运用过程当中到底有没有使用到，我也是因为接到这个话题网上查一些资料，我们也回顾了一些事情上面，我觉得两个事情也算是跟大数据有一点关系，一个利用我们站的数据案例，利用站外的数据。去年有一个很火的电视，《舌尖上的中国》，湖北当地有一个藕，大家也节的非常辛苦。我们查了一下网上售卖鲜藕的地方非常少，几乎没有。网上我们看到一个新闻，初一的时候一个挖藕人济南当地，在济南的什么湖，我们把这个藕带泥水来源卖，关注新闻网站上来卖我们别出心裁把这个藕带泥来销售，这是我们站外的一个数据。　　有一个站得的数据，因为我们比较新网站，我们当时上线的时候有很多的同事他本身是云南人，所以当时我们在中秋的时候也是他发动的身边朋友跟他说，他想要云南的鲜花饼来代替他对于月饼的需求，大家知道月饼反感为什么大，鲜花并是自然的东西，利用他身边朋友推广这个鲜花饼，到了春节的时候，大家知道北京一到冬天北京的蔬菜非常老的，云南有非常好的蔬菜到北京供应，当时我们就利用之前购买过鲜花饼的这个人群做一个二次的营销，包括我们跟一些旅游网站找一叶对云南旅游感兴趣的人群这个产，也获得比较好的效果。这是多多少少数据运用上的尝试。　　张辛凯：前面几倍同仁都已经介绍过的，我给大家分享一下我自己亲身经历的一个案例，这是美国最大的奢侈品百货在中国的案例，其实发现奢侈品广告投放特别是展示广告比较低，基本上很少超过亿，但是客户蛮倾向一些时尚类的媒体，因为它觉得它的受众可能是时尚的狂热分子或者是对奢侈品有独到见解的人群。但是现实问题，这些媒体效果很差，怎么办，所以我们做的一件事情，帮它做了一个媒体一对一的分析，也就是说还原消费者在购物之前的一个路径，最后的话，当时投放门户有搜狐、网易、百度，传统的来看肯定是百度最高，通过这样一个分析我们法的实现原来百度这样得型的媒体其实很多是来自于定单，这样助供的媒体。我要怎么样提升百度的量，大家知道百度的量很好，但是我怎么提升它定单的供给量就是助供型的媒体上下功夫，这是过我国给大家分享的一个案例。我个人对于大数据的理解，各位前辈可能比较理性的词我自己说，我自己的这样感觉是说，大数据的营销其实是创造性满足这样一个消费者受众的需求。　　娄洋：通过刚才大家的介绍我能感觉到现在电商行业的这个大数据已经逐渐从原来的粗放型的数据转为更精细的数据，这样精细数据由企业原来资本驱动，转为以后的利益驱动或者效益驱动，我觉得它是一个必然的趋势。大家都是电商行业自身的专家，大家觉得大数据帮助产业链也好，如何实现它的二次淘金也想听听各位专家给予一些意见或者是一些见解。　　电商如何从大数据中淘金？　　宫晓静：从我们服务的过程来看，最主要的就是说能发现消费者的个性需求之后，转移为营销的动作，而这种营销对作的转移一定是自动化形成的，那么传统的数据挖掘公司为企业服务完之后，可能是一个几百万的一个项目，最终交付的是几公斤重的一些报表或者是一些策略，我们经常看到的，但是这些报表和策略在企业内部很难转化为运营的直接的效率或者直接专营动力，这是非常难，刚才百度王总也提到了，在整个技术的环节实际上已经搭建了从前期选择到后端实现的这么一个通常的一个平台。对于我们令狐第三方公司来说我们对企业最大的价值我把你数据挖掘出最有效的成果，通过技术手段转化为企业自动化营销的一种行为。这种行为当中我们实际上为企业建造一个，这个平台在后自动连接到无论你的EDM，甚至你的短信甚至你的评价都是自动发生，所以这个自动发生我们可以对级别进行调整，对于重要级别的人采用人工干涉，对所有海量的营销处理采用自动化处理，但是所有策略是前期预定，整个一个实现，对企业来说是非常至关重要的。　　我们在今年4月份的时候，电商网站平台网站排名这个前10的一家网站提供了数据挖掘的服务，是从去年开始提供服务，今天4月份开始上线，上线第一个月，它一个月是几个亿的，上线一个月之后它的最高的LR可以1：500这是很罕见的一个投入产出。另外一个它的会员的妥投率也提高30%，我们做电商平台可能了解这个妥投率长关键，定完之后退单这个对企业上心非常之大。　　在这个过程中我们感觉令狐感觉到方方面面都有影响，对电商企业来说从你的产销部，对你的运营部分，到后端的客户都可以产生深远的影响，但是哪一个层级基本上都是企业的决策进行大数据的架构，实现的。所以我们令狐最后两个观点，第一个就是说，大数据挖掘一定要有组织体系的保障，比方说我们说京东大数据挖掘部门，蕲州有一个，一个是刘总还有业务层面。　　令狐的观点，专业的事情要由准业人员，不是因为令狐做数据挖掘，所以令狐在说不上应该由专业的人员做，给大家举一个小例子，国内的一家母婴的品牌厂商，那么它也是排名前三的母婴厂商，那么请我们做数据挖掘的过程当中希望我们为它建设一直建设挖掘的团队，稍微自主进行数据挖掘工作，我认为这个目标是非常好的，没有问题。　　后来我跟他沟通的过程当中说，我在长达一年的服务当中我可以帮你建立一个数据挖掘的运用团队，但是我很难帮助提出算法，以及算法优化的团队，我的团队内部都是博士甚至美国工作5、6年又回到国内的博士，培养一个博士本科三起至少10年，为一个企业服务一年我很难建立一个大数据挖掘团队，所以我们觉得专业的事情最少交给专业的人来做，其他的事情企业抓好你的运营抓好你的目标，所以令狐的角度第一个组织保障，第二专业人做专业的事情。　　主持人：感谢宫总的分享，霍总您是怎么看这个问题。　　霍志刚：刚才主持人也讲的以前是一个资本的时代，现在是一个效力的驱动时代。不管资本也好，效益也好，没有效益没有持续的资本投入我是这么看一个问题，我们看客户，我怎么样运用好这个数据，这个是我们一直致力于这个人力和物力投入的一个地方。在我看来一个基础的算法团队一个数据存储的部分。同样是报表，不同的人去分析可能得出不一样的结论。当然还有就是说报表呈现跟你的营销需求做匹配，这也要有专业的人来做。数据是实时的，数据做到实时不难，做到实时的定向优化很难，这需要专业的人来做，你要了解你的用户，你能从报表里面发现问题改变运营动作这是最重要，这个是需要我们的平台方，和客户一起不断地努力的事情，因为这个市场需要教育。　　如何了解去改善你的运营动作，你的数据体现是你的这个转化，你的课单在极速变化的时候背后是你作出了什么，这个备分是可以从数据上反退回去的。所以说我们以前销售部门我们现在没有销售部门全是运营，怎么样做运营。我怎么样给客户在此节点发生了问题以后，我给你推送相应的攻略。大家一时实效营销或者是效果营销都跟LR挂钩，我觉得张总说的很有道理，我们主攻效果要看，从前期的品牌传播到现在之间，我们还有什么指标可以用，比如说我在浏览的翻页率是很重要的一个过程指标。未来我相信会有更多的广告主和客户，能掌握这个技能。　　主持人：感谢霍总，李总你也谈谈咱们这边一个看法。　　李曦：我觉得基本上谁有数据谁就可以做互联网金融。阿里其实现在也走在前面的，其实我们去年就已经开始供应链金融，就是提前把这个账打到供应商增加他资本的流动。它的货就是它的地一样就是在京东的仓库里面，供应链做的也成功。新的机会我想大家都能够看得到，也是新用的一个评估。从另一个角度讲我讲几方面，我捷足先得精准营销现在应该是已经可以走到一个新的高度，因为有的大数决，对点商来说是比其他广告公司有一个优势，电商有转化率，其他没有，包括拜读它也没有转化率只有点击率。　　我们认为是一个立体的，这么一个营销，就是多渠道的，实地的营销侧面也会成为一个趋势。用户在线上浏览一个东西其实我们能够马上就给它发一个邮件怎么挑选好的电视机，这个非常成功，转化率就提高，所以我们做过实验也是非常成功，而且我们多个平台已经做的这样的事情。　　我们给我们的商家、供应商甚至我们京东自己带来新的赚钱的机会的一个地方。　　在那一步其实我觉得重要的一点，从大数据来讲是两个平台化，翠我们角度两讲，惊动有很多数据的分析和挖掘团队，最重要它怎么拿到这个数据？这是一个非常重要的，从技术上一个突破。另外一个就是数据驱动，就是整个公司各个层级的管理人民法院能够达到数据驱动，这个也是一个非常好的事情，这样根据数据所有各条业务线的业务人员看到数据，能够给京东做一些正确的决定，给京东省钱，要不然给京东想到更多的机会。　　怎么做销量预测怎么进货，这些东西其实能够省很钱。比如说这个片区一个配送员就送了，这样省油费，还有人工费，内部方面我们做了很多的优化。用户体验系的提升，这是业界或者是互联网公司都是做的，什么都不用做，我们经常UI打一个版，很多时候看一个转化率，用户加入这个购物车的转化率还有最终形成定单的转化率，这个销售量自然就上去。这么几个方面，大数据还支持很多方面，像风控有很多作弊行为我记得有一次我们有一个5亿的定单，用户买了6万个钻石，像这种诸如此类的恶意定单其实非常多，有一些据说用户，经常据说用户怎么识别，这些都是通过大数据来为公司提升效率，或者说开源的一些案例。　　主持人：感谢李总的分享，蒋总？　　蒋政文：数据能给我们带来什么，尤其是像我们B2C的电商考虑。昨天看到一个相关的资料，看到有意思的帖子跟大家分享一下，大家也看到过，美国有一个哥们他非常有意思，他经常做一溜歪斜有公益性数据的分析他前不久做了一个关于全美500个死刑犯在临行前最后一句话他不这个作为一个数据分析，以此来分析一下人性，他前不久做公德性的，他调查了12万个女性AV片，得出了一个非常有意思的结果。什么样长相什么样的女性在市场上更受欢迎，这个数据都改变一个行业。我最近有一个朋友他是一个人大的金融学的博士，他也在在做类型的事情，他把新中国成立以后所有的电影电视剧的数据做成一个非常巨大的数据库，他想做一个什么，做影视投资的一个人给他提供这样的工具，什么样的片断，什么样的搭配， 什么样的女主角跟男主角的配合，什么时候男女主角可以接吻，提供这样的数据。　　我说电视跟电影可以用数据分析，电影是一门以后，秘书是创造和想象力，大话西游之前我们不知道电影也可以这样做的。像我们这样可以说广告主利用第三方跟你合作你的一个想象力你的判断在数据之外这样的策略，就变得尤其的重要了。　　我们把去年所有专发或者主动发，提到过这样的微博我们找出来，我们分析这样微博他们的标签，我们发现一个70后的标签占了全三位，很显然因为像储老的精力，对60后70后的影响非常大，我们得到这个启发我们今年所有的推广所有策略不做70后，我们改做80后，我们把这样沉重或者责任感的故事我们想用年轻化的方式来讲，让储老跟年轻人形成这样的一个嫁接，所以今年我们做的整个推广上我们是针对80后做了很多的想法跟策划，大家在接下来应该也能会看到。我想说的就是，其实数据现在很多渠道很多，包括提供数据的服务业非常多，作为我们自己怎么用好数据我觉得应该跳出数据找到一些人性面的东西，这是我想跟大家分享的。　　主持人：感谢蒋总。　　张辛凯：我这里给李总的话提一个小小的意见，因为我尽其经常看一些广告，我正好在家里买了一个熨烫机，就是前两年直接楼兰的时候就下了单，但是我发现近期我在门户在一些垂直上面我还是看到熨烫机，其实我做了你做了，但是我已经是购买者的，如果那个广告稍微在后台调整一下，一个关联的东西我会更感兴趣。　　刚才给大家分享到说，在我们对媒体价值一个评估我想跟大家分享一下电商比较纠结的时候，遇到瓶颈的电商，我们怎么样扩大我的新课。可以通过很多方式，百度，效果联盟，像导航，还有其他一些再营销提高我们的东西，在数数据方面可能很好看，但是发现其实是很低的，我们一个就是思路是这样的，就是根据对于这个网站用户的一个分析，大数据这样一个挖掘，对它一个行为的洞察，目标消费者和忠诚消费者的这个画像，去相互比对。比对出来就是扩大目标消费者人群的对象，去增加我们的对象。这一块我们也是确实运用到很多的案例当中。　　主持人：好，非常感谢。其实刚才我记得好像是李总说过，因为电商行业它的精准营销是更为有效，现在我觉得电商商业现在率先走进的大数据时代。　　李曦：那个广告不是京东自己打的，是通过代理商，所以只有点击，没有考虑这个转换数据会造成什么，有可能用户已经买了这个产品我们还在做这个商品的广告它的转换率肯定是不行的。我们跟用户很近，跟京东有自己自己物流来说跟用户更近， 这方面还是有一些想象力，你可以想象这个陪配送员也可能是一个营销人员。这方面也有一些创新的可能。　　电商下一站：成为大数据营销新平台？　　主持人：其实现在本身电商企业关注大数据，很多非电商类的企业也在关注大数据，按照电商企业精准营销效果是最好的，未来电商行业会不会变成了一个拉扯数据营销的平台，大的趋势各位如何看待的？还是宫总您先来？　　宫晓静：我先说一下，关于大数据平台我觉得两点，从令狐来观察，第一个作为一个企业需要电商这个平台提供自己的电商平台的内产生的数据，但是大多数点上平台是不提供这样的数据开放，比如说天猫京东会提供一定的开放，因为我们做数据服务我们给一家世界500强的一个家电企业，做数据挖掘服务无论是京东还是天猫还是其他地方我们很难拿到完整的数据，只能从官网拿到一小部分。我　　刚才李总提到一点非常好，就是未来的电商平台发展趋势，现在天猫也在做我提供很多非涉及到用户隐藏可开发可计算用于第三方观察和技术，什么意思呢。我不需要宫要静这个人具体的东西，我们可以向你这个平台发出宫小静一个诚信的请求，你给我发过来一个大的诚信等级。　　我们跟天猫协商，其实也希望跟京东大的数据平台进行协商，能够为你们提供更好的挖掘服务，前提我们找到用户隐藏和厂商隐私比较好的解决方案。实际上我们构建一个第三方公开的数据挖掘平台，这个平台其实是为企业提供服务。比如说第三方的一个企业你的用户可能很少，但是如果你在我的平台上把你的用户数据上载之后，你数据跟我后台模型匹配，把最优的模型匹配，未来我们希望跟天猫阿里妈妈等等进行合作。　　霍志刚：我是这样看这个问题，做到数据挖掘和精准的营销，第一你有海两的商品在上面，还有消费者。还有这个海量的应邀需求在上面，这样才能做到更精准的匹配，这三个条件缺一不可。有这三个条件成功的可能性更大。　　不是因为我们电商愿意做到精准营销，而是就做精准营销，而是有了期汇才做了精准营销，这是先有鸡再有蛋的问题。你有这个数据库挖掘的能力，你才有可能做到消费者匹配。我觉得这个是最重要的一个前提。未来对于用户的消费者洞察刚才各位都在讲了，谁对于消费者，消费趋势的把握更精准谁在这个市场上都有机会，我认为。谁更精准谁掌握更多的消费数据，无论是消费者也好无论是这个厂商也好，广告主也好，它的价值就更大了。　　主持人：感谢，霍总，李总简单谈两句。　　李曦：从我们的观察，营销需求非常刚性。我们有很多的供应商跟供应商他就希望得到更多的流量，从电商角度讲其实流量之争。同样的转化率你赚的钱有可能更多，我同样你的观点就是海量的这个，海量用户还有营销需求。　　另外一个角度讲我长支持，慢慢保护隐私的情况下把这个数据开放出来，我们也在做这些尝试，大数据，首先是数据本身，另外就是大数据的模型，然后最终是大数据的运用。这三者都要发展，要不然这个大数据生态不起来，我们愿意把一些数据在清晰之后开戒给业界，美国有很多的例子，中国也有一些例子开放他们的数据。为什么呢，现在数据挖掘人才是一个很少，或者少的数据挖掘人才不多，中国无论是教育也好，业界发展也好，对这一类人才所谓数据科学家这一类人才越来越多，我们应该支持这个生态的发展。　　数据开发上我是非常同意，对于业界的挑战，一个是隐私的保护，另外一个就是我们怎么知道这个数据是好的，最终走上数据交易，没有人就是说从商业的角度讲，就是数据它基本上用来交换，数据合起来这个价值更大，但是我怎么知道你这个数据是好的，我觉得应该有一个比较好的检验机制，这方面我们也要尝试，至少在内部。总得来说我觉得这个方向是一个对的方向。　　主持人：感谢李总，蒋总简单谈一但您的一些想法。　　蒋政文：我们比较特殊，我们做食品类，所以我们对这一块一直是一个敏感的态度。在我们网站上购物跟在京东上淘宝上购物有一点不一样，因为我们提供一站式餐桌解决方案。基本上可以说，一个用户在我们网站上买了什么吃的什么，我们可以知道他家庭状况，精神状况，其实吃最能反映一个人的情况，对吃这一块我们都是很保护的。霍总跟李总讲有海量的数据跟海量的用品我们还没有达到这个程度，所以这一块我们还考虑比较少一少。　　张辛凯：我觉得这个肯定是，大数据的平台就是。如果在座的广告主有投放过就应该知道完全是用户淘宝里面这样的一个数据来做广告的精准投放。　　主持人：好，也非常感谢各位嘉宾的分享，刚才我觉得大家讲的对我来说也是非常有触动，其实在这儿我也想跟简单分享一下我们的。　　我们其实站该度来看我们认为大十据分为四个层次，第一个层次应该是社会化的，政务很多相关社会化性质，第二个其实它是企业的外部数据，企业外部数据指的比如说大的行业和数据，你的友商他们的数据是如何，第三个企业就是企业咱们自身内部，像宫总很获得你的财务数据，你的运用数据，最为核心就是用户数据。包括了它的银行帐号，它的身份证号它的推荐它的购买行为这四大部分的数据最后融合为一个大数据。任何一家里企业能够掌握这个数据就王者。　　大数据的时代已经到来了，只不过现在还处在一个初级的阶段，各家厂商也好还有包括第三家公司还在一个摸索的阶段，大数据对于整个产业对于各个行业，包括每一个企业都是具有非常重要的意义。大家都面临着挑战，但是重大挑战的同时我们也面临着机遇和成功，这个话题探讨可能还不够深入，下面很多听众还是受到触动。大会结束之后可以找每位嘉宾探讨这个问题，我们也非常感谢这四位嘉宾参与这个高峰论坛。
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