从Da 数据的生命周期来看，有四个方面:Da 数据采集、Da 数据预处理、Da 数据存储和Da -下面分别说一下:1 .Big数据Acquisition Big数据Acquisition，即各种来源的结构化和非结构化海量的集合数据。大数据时代之下数据作用不可忽视/时代之下数据作用不可忽视_ 数据当越来越多的企业采用大/，-1/当他们需要和拓展业务时，他们需要Master数据Management(MDM)跟随这些趋势，从数据中提取更多的商业价值，从而优化品牌管理，拓展新的市场渠道，打造企业的核心竞争力。
产品和用户的关系是用户体验；品牌和产品的关系是品牌价值，品牌价值是通过产品表现出来的；品牌与用户的关系是一种价值承诺。企业要通过产品不断强化承诺。竞争产品是市场的产物。对于产品来说，有核心竞品、重要竞品、一般竞品，但核心竞品是最能威胁自己产品的产品，处于同等地位。所以需要对竞品进行分析，让产品在品牌价值上与你的竞争对手区分开来，更容易被用户接受。
新年伊始，李彦宏的内部信在朋友圈引发刷屏潮。内部信里有个有趣的点。李彦宏说，“这样的时代是一个明显的金融创新的新时代”，这充分说明金融业务将是百度未来的四大方向之一。而他的那句“数据杀死所有算法”从侧面揭示了以Da 数据为代表的人工智能技术将成为百度金融的必备技能。金融创新很大一部分在于“Da-2”与金融的结合。
大数据和金融的结合，几乎已经成为金融领域的通行做法。金融数据就像煤矿，价值含量和挖掘成本更重要。必须先讨论数据的完备性和值内容。就像煤矿一样，Da 数据中的价值含量和挖掘成本比数量更重要。非结构化数据，像有杂质的煤矿，不能直接使用。Large 数据它需要脱敏、净化、结构化，才能成为可以直接用于商业的有价值的信息。
3、O2M带来的大 数据应用奇迹O2M带来“Da-2”/应用的奇迹。“Da-2”在O2M模式下的演变，使我们改变了“Da-2”原有的申请模式。Da-2“既要预测未来趋势，又要被使用。在我看来，Da 数据在O2M时代的应用主要有两点:一是新企业价值的挖掘。第二，识别用户标签和需求。在商品成为场景载体的O2M背景下，洞察用户需求、商品流通、市场变化都需要数据的支持。
