公司如何用大数据驱动变现
活动介绍：共话大数据未来 36大数据中国行沙龙在成都火爆举办。6月6日下午，在成都高新区经发局的指导下，由36大数据联合成都移动互联网协会主办、索信达数据和3W空间联合支持的『大数据中国行-大数据应用与实践』沙龙在成都成功举办。来自全国各地的大数据领域人员欢聚一堂，围绕着大数据行业热点和和发展趋势进行了巅峰对话和交流，就大数据的商业应用和价值实践进行深度探讨和分享。
演讲内容摘要：张溪梦为大家带来了北美在大数据应用方面的做法和经验。以下是张溪梦的分享内容。
今天准备的内容稍微多一点，主要给大家介绍一下核心的比如说如何用数据产生价值的概念。我来了大概有整整一年，被问到最多问题说你们在美国做的还不错，有没有什么用数据变现产生价值的应用，我今天用一些简单案例给大家分享一下我们以前在美国做的工作，包括我们今天在中国做的工作。
我以前的工作经历让我亲身体会到了一个公司想把价值发挥出来需要有三个东西。
第一，点整体公司管理层还有执行层，要对数据产生价值，抱有一种信念。
第二，在一个企业里面我们要通过数据产生价值基础方法论，这个方法论没有那么复杂，就是一个从实施到落地，用数据衡量结果，非常直接简单，但是整个公司需要找到这种方法论。
第三，我们要执行的方法。我们国内发展非常快，在经营化方面比美国相对缺乏一些经验，所以很多在前方打仗的人用数据场景相对少一些，但是我相信中国的发展，另外我们不断从存量型经济向增量型经济转化过程当中，要求我们前端用数据做决策的能力会越来越多。
简单分析一下一般的数据分析是怎么发生的。一个企业想用数据产生价值？首先第一在业务运营方面要收集数据。普通数据分析分三个层次，第一个交易性数据，第二个是用户行为型数据，第三个属性数据。这三种数据收集上来以后一般有大数据工程师会对这些信息进行各种清理和处理。真正花时间的是清理的过程。一般来说有接近75%公司需要花三到六个月才能完成的过程，就是很慢。所以我们当时创业不就是能不能把数据收集整理、存储到前端展示能不能从几个月到几天到几分钟，这就是我们在国外做的工作，自动做到数据分析的结果展示。
业务如何增长和变现？今天Facebook估值很高，因为它的增长很好。增长的核心又是一个如何有效率获取客户，获取营业额，最终获取收益。谈到增长的话，这个是美国的管理大师，他讲你要想增长第一首先要衡量它，所以第一个应用场景就是数据分析应用场景。
现在美国有一个框架，就是把增长、数据分析、市场运营方法论还有产品工程实施完全打包成一个产品，或者一个部门叫做增长部门，现在在美国非常火爆和时髦，中国现在也慢慢在提。以前的市场部门，工程部门和数据分析部门都是分拆在不同功能里面，但是今天特别高速增长企业渐渐把这三个部门进行融合，市场营销、产品开发和数据发展融为一体，然后用精细化运营的方式管理企业。
这种方式要迅速落地，落地过程当中要有数据驱动你的产品表现，通过我们数据表现学到产品的好坏，再促进下一步产品迭代或者循环，这样就能产生很好的效率。
今天的竞争非常激烈，好的公司做一个产品迭代的时间是不用数据的公司应该高好几倍。如果有一个公司每天比它的竞争对手效率只多1%，第二天又比今天效率又能提高1%，我问大家一个问题？经过一年以后，就是365天以后他们之间差多少？一个公司每天都一样，另外一家公司只比昨天多1%，大家想想有多大变化？30多倍。如果每天增加2%的话，1400倍。这种倍数是普通人难以想象的，也就是说单位时间之内提高一个效益的话，我们获得的价值是普通人难以想象的。
这又回到刚才的主题，第一点企业要认知自己的价值是很大的；第二个要有执行方法论或者基本框架；第三要有实际操作的方法。
新兴的业务增长框架强调海盗法则，就是有获取、激活、留存、变现和推荐。这五个步骤都能给很多企业带来各种价值，比如说用户数量增长，用户使用年度增长，同时通过口碑相传方式获得下一轮增长。这是一个循环。
为什么增长黑客的概念会崛起？我觉得今天中午就在经历巨变过程当中，大家看朋友圈会有很多文章，提到产能过剩，经济转型，实际上是咱们中国整体来说，在迅速的从一个增量型市场，向着存量型的市场在转化。其实也不是坏事，因为以前我们跑马圈地，没有什么产品，没有什么服务，你只要跑得快，只要能拉来流量就能把业务占下来，花很多钱，消耗很多资源迅速把这个业务建立起来。但是今天很多基础设施，很多产业充满了各种竞争对手，完全靠着耗流量，耗能源，拼人力这种方法已经无法获得高效运转，所以很多企业已经向着精益化方向转化。今天很多公司需要关注很多事情，用户体现和产品设计变成核心。大家知道美国每年增长GDP到2%到3%左右，中国以前是10%左右，这就有很大差异，这就是为什么美国数据比普通公司稍微先行了一步，因为它的产业发展周期已经进入到这种存量或者存量转化阶段。
讲一讲具体细节。比如说如何拉新用户。美国首先会在各种渠道，一般他们会分成除站营销和对外营销。对外营销就是需要人力比如给不认识的人打电话，比如我花钱在中央电视台春晚上打广告，这种需要花钱的方式是对外营销，是需要刺激人的购买意愿。入站营销，一般是通过发文章方式，发邮件方式，网上开一些视频分享方式，通过非常低的成本手段获取客户叫站内营销。今天美国的科技都在把对外营销向入站营销转化，为什么？还是一样，获客成本价值越来越高了，为了加速增长就要有单位时间，单位预算下产生最大效益，也就是说低成本获客是今天很多企业专注的。
大家看一看，这个是入站室营销，美国把整个循环做的非常细腻，比如说搜狗引擎，社交关系，还有在网站上开一些培训，通过社交媒体，博客，现在还有社交电商，因为大家评论完以后，粉丝根据大家的评论去买东西。很多很多都是不用付费的。
即使这样，老美也会进一步进行各种详细分析，他会分析各种来源，包括是入站的，渠道包括广告的名称，然后把这些数据在还没有进行这次营销的时候就把他部署在自己的产品里面或者前面，然后进行详细的分析。我下面这张图是用自己的数据给大家做一个展示，比如说我们3月8日做了一个数据女超人评选，我们又做了一次线上调研，又作了广告推广，同时下面又做了一些活动。大家看到没有，我们对每次活动，每次运营来了多少访客，来了多少注册，有多少人对我们产品进行详细追踪。为什么要做这部分？很重要一点是要提高效率，因为做所有活动，所有的事情都需要花时间，花人力，我们必须要找到最有效率的转化。
下面讲一下如何产品转化率。老美设计互联网产品他们的精细化已经到牙齿。这是美国人做一个产品设计的时候，他需要考虑的方面，一般来说产品设计这个过程当中会有用户体验，视觉，内容的策略，还有一个交互，还有信息架构，一系列的东西，他们都会把他分摘成细节，每一个区域部门进行各种优化，通过数据进行优化。
举一个例子。比如我们要优化一个注册流，就一两个页面，他们会分拆成不同步骤，进行每一个细节优化。比如说有一个某某APP，用户进入一个界面填写信息，他会填公司信息，非常直观。以前我在eBay公司，eBay一个页面有50个人负责，其中包括20个工程师团队，两个产品经历，两个设计师，两个交互设计了，还有两个分析师，带有10个数据处理后台支持，就这么一个小页面就有50人负责。他们做什么？首先通过数据分析每一个页面转化效率，另外我们会对各种维度进行拆分找到转化点。
我们继续深挖，把不能成功注册IE用户拿出来，做一个分群。分群以后我们会记录这批用户细节，我们发现这些IE用户在第一个页面输入手机号码以后，还没有进入确认页面就开始进入登录页面，我们叫怒点，我们发现是什么原因呢？我们迅速修复IE页面，在重新设计之后，原来是7%点多，修理文了以后是12%点多，新增用户提高了一倍。
大家想一想，如果用花广告的方式，你把这60%的人你需要投60%的人的预算，这个工作可能只花了公司两三天时间。
数据本身会产生很多价值，我今天就是分享一个案例，这么一个小的点，两天就会获得。如果说一个团队反复这样运营，每周，每月，每年，时间拉下来，他的效率，就跟刚才举的例子一样，37倍，每天只需要比昨天强1%，一年之后获得37倍增长。
我今天就分享到这里，谢谢大家！
文章来源36大数据， ，微信号dashuju36 ，36大数据是一个专注大数据创业、大数据技术与分析、大数据商业与应用的网站。分享大数据的干货教程和大数据应用案例，提供大数据分析工具和资料下载，解决大数据产业链上的创业、技术、分析、商业、应用等问题，为大数据产业链上的公司和数据行业从业人员提供支持与服务。
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互联网科技能够为酒店行业带来怎样的变革？“大数据”的话题热度持续不减，真正意义上的大数据究竟将会改变？颠覆？还是升级酒店的收益管理体系和理念？
【环球旅讯】5月18日，在环球旅讯主办的&2016中国酒店营销高峰论坛&上，众荟信息 CEO 林小俊就&大数据&对收益管理的驱动问题做了精彩的演讲。互联网科技能够为酒店行业带来怎样的变革？&大数据&的话题热度持续不减，真正意义上的大数据究竟将会改变？颠覆？还是升级酒店的收益管理体系和理念？这些都是值得行业思考的问题。
众荟信息 CEO 林小俊以下为演讲全文：大家好，首先声明一下，我不是做收益管理的，但今天要讲的确实跟收益管理相关，如何用大数据来做收益管理。收益管理很重要，整个酒店行业都在亏损，每年亏几十个亿，但是如何解决这种亏损，收益管理一定是最有效的方法，通过收益管理哪怕可以提高1%、2%的营收提升，整个行业就扭亏为盈了。但是整个中国收益管理的酒店数量非常少，这些酒店里面通过收益管理取得真正意义上的价值的酒店就更少了，因为它很难非常难，不仅做收益管理管理系统很难，用收益管理系统也难。如果我做收益管理出身，我也解决不了这个问题，但幸亏不是，我是搞大数据、人工智能的，所以我们利用大数据、人工智能稍微高精尖的领域扎入到收益管理这个领域当中，给这个领域一些突破壁垒的力量，这是我们想做的事情。接下来可能内容会非常枯燥，介绍这么枯燥数据内容之前，先给大家分享一个小故事：我们公司的另一位博士，去年5月份不开心，出发之前没有看数据就到这里参加环球旅讯的峰会，结果正好碰上那个时候开完会之后想要上海滞留，发现上海酒店都爆满了，冒着大雨跑到南京去了，非常不开心。回来励精图治，抓着做数据的小伙伴来说，预测全国各个地方的整个市场在未来任何一个时间段内的用户需求和市场热度，专门给他出差用，免得找不到房。9月份的时候他就开心了，他去任何一个地方，都有一大堆小伙伴告诉他，这个地方到底热不热有没有房订。我逼着他做更多的时间，怎么把这个通过大数据预测的东西分享给整个酒店行业，改变酒店行业在收益管理当中遇到的难题，这是我去年留给他的任务，后来解决了。到了今年的4月份，众荟推出了自己的大数据收益管理系统，这个哥们乐的要打滚了，通过这样的系统真正意义上帮助酒店解决传统的收益管理系统里面很难解决的问题很开心，这个时候我也开心了。大家登山过应该知道一件事情，体能很重要，但是比体能更重要的是工具。我们希望帮助酒店攀登收益高峰的时候，提供全套装备帮助大家攀登而不是处于相对裸身的状态。整个收益管理工具里面有很多细节、功能要做，怎么做宴会的管理，捆绑销售、定量预测，但是这些都是浮云，真正有意义的就是需求预测加竞争对手分析。你能够全面预测未来的需求、你能判断需求环境下竞争对手的状况，你就能做好收益管理，这两点才是真正的难题。怎么做？现在做不好，肯定做不好，原因很简单：现在酒店自身在做收益管理的时候，面对的就是这样的问题，第一只有孤立的小数据，孤立的数据没有办法站在非常广阔的空间解决宏观的预测；第二凭着自己的经验做预测，21世纪阿尔法狗都可以战胜围棋选手了，还在凭经验判断已经落伍了，必须利用数据做驱动才有可能产生对于市场的正确预测，对于竞争环境的正确分析，还有定价行为的正确判断。当我把这个难题抛给那位博士的时候他很迷盲，他也不知道怎么做收益管理，所以蹲在马路上迷茫的想很多问题，最后因为我们毕竟给了他一个大数据的平台，一个人工智能的平台，最后他想出来怎么解决这个问题了。下面可能我们会通过一个更实际的案例给大家介绍和汇报，他想出来的东西到底是什么？先讲传统收益管理的一个case，我要先声明一点这家酒店的收益管理并不是做得不好，是北京一家五星级外资品牌酒店，他的收益管理比在座95%的人做得好。这是他们酒店2016年4月份的OTB，提前7天的预测，对应每一天4月7号站在3月31号预测，根据当时的OTB进行市场预测，这是黄的是他们在2015年的同期OTB，这是他们酒店自身内部的数据，基于这样的数据进行预测，提前7天预测得到了红色的线是2015年的状况，蓝色的虚线是当时做出来的预测，为了方便大家浏览我们做了几个大的绿点的标识，绿点是采取的动作。提前7天预测对于月头上的这几天因为今年4月份的OTB是低于去年同期的，所以做了一个那几天可能的实际入住率做了非常低的预测，大概80%左右，去年同期可能100%，原因对于整个市场是不乐观的。OTB显示不乐观，月尾的时候，当时的OTB非常乐观，作一个非常大的接近100%市场入住率的预测。这个预测的结果？真实是根据预测做了动作，把月头上那些天的房价下调，提前7天下调，完成之后我们得到的实际结果是入住率上升了，达到100%。我们看绿色的线就是实际入住率接近100%，因为下调了房价造成的。但是我们看黄色的线是RGI，与周边竞争对手比的RGI，实际是下降的，跟去年同期比，实际产生的收益相对于竞争对手减少了，为什么？实际结果与RGI虽然保证了入住率但是下调了价格，实际收益在减少，月尾保持了RGI所以是上升的。月头为什么不行？肯定是他预测错了实际情况是怎么样的呢？这家酒店是我们一直的合作酒店，我们一直在跟踪他的数据，中间有一个通道在相互交互数据，我们可以看到下面的颜色块是我们提前30天给的提示，告诉他4月6、7、8市场热度相对于其他天都非常高，不只是利用自己酒店的OTB算，这个市场热度是利用整个行业互联网上作为用户的行为和用户提前3、4天产生的预订，用户提前3、4天浏览的数据算出来的，提前15天酒店已经很崩溃了想要下调价格，觉得那几天不够满房，数据会非常热。我们的博士跳出来说不要降价，通过我们大数据监控，那几天竞争圈里面的需求是非常旺的，不需要下调价格，但是酒店不听，说我们搞了几十年收益管理，你可能采用的只是互联网数据你不够，我要相信自己的判断，所以酒店没有听我们的劝阻，继续下调了价格导致了满房，到了提前7天的时候整个大数据预测市场热度还是非常高，完全可以不用下调价格，所以不用下调最后带来RGI的整体下降。我们最后给到他这样的信号，做了一个复盘，4月中旬做了一个复盘确实反映了这样的问题，也分析了一个问题。当酒店依赖自身酒店数据做预测的时候，很可能出现跟整个市场大环境出现偏差的场景，而利用整体互联网数据来做，对于酒店来说入住的订单不可能只是来自互联网，但是当互联网上有上亿用户不停产生行为的时候，足够样本的数据规模，足够弥补酒店自身能力的不足，4月中旬我们做完复盘给了酒店明确的信号。到了月尾是一个更奇妙的故事。月尾的时候，这张图是对月尾从22号到4月30号数据的分析，当时可以看到酒店在月尾的时候OTB表现非常好，提前7天预测市场预测值接近100%，非常漂亮，很早之前就开始提价，这一步做得也非常漂亮，提前半个月涨价涨了400块钱，涨着涨着随着日期的临近每天的增不够，虽然OTB占比还OK，但是预订的增速放缓了，就开始产生疑问了，是不是涨价涨错了？照这种形式下去，那几天跟提前三四天和提前五天之间OTB的增长量非常少，所以他担心的事情是那几天是不是因为他的价格太高了，所以用户都跑到了他的竞争对手酒店里面去了客户流失了。同时担心市场是不是真有他那么乐观，他想降价了，最后几天可能入住率不够要降价，这个时候博士又跳出来说不要降价，给了他数据。通过提前五天的数据，告诉酒店其实那几天的市场虽然不是特别旺，但是很OK，没有任何问题可以保持这个价格。第二你所谓的你的用户被竞争对手抢走了这件事情是靠你的经验判断出来的是完全错误的，博士给他了这张图是针对这家酒店和竞争对手酒店做了流量流入流出的分析，整个互联网上有多少用户看了别的酒店之后跑到他这里来订房是这张图的左侧，看了这些酒店之后跳到他的酒店里面，这是别人的客户流给他了。同时这段时间里面，多少用户看了他，但是没有在他那里订，跳到了丽思卡尔顿、柏悦也有一个数据，这才是基于数据驱动做出来的分析，而不是靠传统经验做出来的分析，所以不用担心竞争对手抢客户，因为流入和流出并不是很明显，而也并不是流入了低价的酒店，同样有高价的酒店流向了他同样他也流向了很多高价的酒店，这块你的经验判断并不成立。基于这个事情，酒店很同意博士的数据，没有降价，实际没有降价入住率接近满房，在很高的价格上得到了很多的订单，所以保证了它的RGI，在当时同期跟竞争对手比处于非常优势的地位，这是两个非常直接的CASE，用如何去用，真正意义上外部的大数据帮助酒店做市场的预测，做竞争环境的预测，突破自己小数据的怪圈，突破自己的经验的怪圈。这是一家酒店我们做竞争对手分析传统怎么做？研究我的商圈，周边到底哪些酒店跟我同档次，我的客人喜欢我的时候可能喜欢别人，研究完之后发现很多酒店这么多酒店是我的竞争对手，你可能有100家、200家竞争对手，但是用数据的话，我们直接算整个城市所有酒店的流入流出量，那么多酒店之间客人在整个城市的酒店里面流进流出，因当一个客人从这里流出了他就是你的竞争对手，当一个客人从别的酒店流向你同样是你的竞争对手，我们会发现对于一个酒店来讲，这是那家酒店跟他产生需求相关的酒店有773家，每家可以用算法算出来竞争强弱关系到底多大？这就是数据的魅力。利用这样的数据来解决收益管理当中的核心问题之后，就可以把非常多功能的那一页都改了，有些可以简化掉，有些可以取消掉，最后形成了更灵活的收益管理。现在的人做收益管理系统，用收益管理系统同样难，因为大家的数据不够，需要用很多猜测和规则把一个系统做得非常复杂才可以产生一定效果，其实不用。如果数据足够充分，预测足够精准的话，这个问题就很简单，只需要把市场弄准了，竞争环境弄出来，把相应的智能分析做出报表体验出来，把客户的反馈做成一个正相关，这个收益管理就完了。刚才说的是如何用大数据做收益管理，接下来是福利时间，送一点干货。因为马上到端午节了，我们也拿了一些端午节的数据来看，今年的市场热度和去年的市场热度比的话，哪些城市可能比较旺，哪些城市可能不怎么旺？可以看到数据不会特别详细，在北京在今年的6月10号左右是处于非常旺的时间段，跟去年比整个需求提升非常大，跟北京相同的还有重庆、广州、南京、苏州、长沙这几个城市在今天6月10号需求产生非常不正常的旺盛，接下来还有什么现象？像拉萨，像昆明，同样的还有成都，这些城市旺盛不只是一个单峰可能有多峰，除了6月10号在5号，6号也会产生小的热点。哪些城市不旺呢？深圳、厦门、三亚、青岛、武汉、西安这几个城市在今年的需求来看跟去年比持平或者微弱，处于这个城市的酒店应该详细考虑一下怎么做定价策略，这是一个很粗略的数据，大家有兴趣可以找我们的同事判断自己酒店所处酒店的商圈热度，也可以找我们说一下怎么做竞争分析。今天跟大家想要探讨的基本就这么多，谢谢大家。
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大数据驱动商业模式的创新
(一) 颠覆传统意义上的金融业务模式创新
阿里集团坐拥数家交易平台如支付宝、淘宝、天猫、阿里金融等，其积累的数据达14 年之久，利用这些大数据，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系。基于这套信用体系，微贷企业可以获得从500 元到100 万元不等的信用贷款。阿里金融打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，改变了游戏规则，对传统银行业带来了挑战。近几年网络借贷公司的兴起，正是基于类似的商业模式创新，发展非常迅猛。
( 二) 有助于财务精益分析的实现
目前，企业在日常的生产和经营过程中积累了大量的交易数据，主要是结构化数据，同时通过其他社交网络媒体、传感器等产生了大量的即时信息，主要是非结构化数据，大数据分析的目的，是要实现这两类数据的集成与融合，增强企业的洞察力。“大交易数据”和“大交互数据”的融合，充分分析结构化和非结构化数据，往往可以帮助企业找到潜在的商机，发现新的业务亮点。大数据和精益财务分析结合的意义在于揭示数据“是什么”而非“为什么”.比如，目前库存周转率比较低，请予以改善，太笼统，而应该给出具体建议，精益财务分析通过大数据的信息加工达成管理建议的目的，马上演进为企业的管理行动，如某品牌4GB 内存条已低于安全库存，建议补充1000 条，提供具体的管理行动。这就是大数据和精益财务分析相结合的意义所在。再如快速消费品CPG ( Consumer Package Goods) /零售行业，最大的挑战是对高度易腐烂和需求高度变化的商品的库存管理，降低库存减少或缺货产生高昂的成本，如果在关键库存货物上安装传感器，就可以实时监控库存的变化，通过实时大数据的跟踪和分析，企业可以近乎实时地调整价格，以控制需求并根据需要自动订购更多库存，提高库存管理效率，从而降低成本。
( 三) 促进制造业从传统的以生产为核心向以客户需求为核心转型
随着企业信息化逐步深入、数据积累到一定量之后，如何从这些数据中挖掘出更有价值的信息，来获得深刻的客户洞察，及时捕捉客户需求的变化趋势，这就需要制造企业以客户为导向，了解客户的兴趣、偏好，通过各种渠道来获得用户对产品的反馈，需要处理好大数据，了解客户行为，将客户喜欢的产品及时交付。通过对大数据的获取、发掘和分析，企业可以更加经济地从多样化的数据源中获得更大价值，促进制造业按客户需求转型。
( 四) 大数据驱动高级分析与预测决策
大数据的价值在于数据挖掘和预测，大数据的实时分析，以恰当的方式随时随地为人们提供信息和全新洞察力，个性化洞察力、感知和响应、高级计划与预测，能够把大数据变成宝贵的信息，呈现前所未知的洞察，企业可以建立预测性的模型、将商务分析演变成聚合洞察力，把预测变成科学，充分挖掘明天的竞争优势，带来无限的可能性，根据分析结果，提供给客户更个性化的体验，引领行业创新应用革新，看到商机、预测风险、发现新的机会，胸有成竹地预测未来趋势，实时预测与行动。比如，企业可以根据大数据分析所提供的结果信息，实施新的服务模式如预测性维修，根据预测数据，建立机器问题实时通信提醒，预约维修服务，提供给客户更高品质的维修保障，享受更加贴心的关怀体验。
( 五) 实时商务智能
大数据时代商务分析与传统BI ( Business Intelligence)的区别在于： 传统的商务智能分析，主要是对过去的数据、历史信息进行分析和报告呈现。例如，对会计报表数据进行分析，传统的商务智能分析，主要问题是分析结果滞后，不能实时预测结果并采取行动，大数据商务分析最主要的特点是实时性，可以通过系统自动调取KPI指标，即时呈现分析结果。比如可以实现实时交流，能够满足客户定制化的需求，达到一对一的营销效果; 实时采取促销手段，实时调整定价策略，洞察客户的行为; 实时毛利分析，为营销提供战略支持; 提供实时报告和分析，使企业获得实时商业洞察，充分发挥实时商务智能的优势。
( 六) 行业的聚合与无界新趋势
大数据所具有的在区域之间、行业之间和企业部门之间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。随着互联网的飞速发展，融合已经成为新经济环境下不可避免的趋势，这种趋势将打破和跨越很多原来曾经存在的边界。如果企业不想被困在一个墨守成规的旧世界，就必须努力跨越数字的界限，消除IT 边界的限制以及业务流程的限制，对于企业来说，聚合具有极其重大的意义，它们能够通过这种方式来提升用户体验，吸引更多的客户，从而建立自己的核心竞争力。聚合也给软件和IT 服务企业带来前所未有的机遇。当所有企业都在聚合并跨越过去行业壁垒的时候，技术将会带来全新的革命。
via：cio时代
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