互联网与移动互联网大数据发展已经比较成熟。在逐渐向实体经济攻坚的过程中，大数据似乎也进入了服务的深水区。政务、金融、地产、零售这些传统领域如何利用大数据洞察客户、指导商业决策、提升效能，产生的经济效益将不可估量。
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国内大数据浪潮在2012年开始兴起后，互联网与移动互联网大数据发展已经比较成熟。在逐渐向实体经济攻坚的过程中，大数据似乎也进入了服务的深水区。政务、金融、地产、零售这些传统领域如何利用大数据洞察客户、指导商业决策、提升效能，产生的经济效益将不可估量。
微软针对亚太地区15个经济体的一项研究显示，到2021年，数字化转型将为中国GDP的年度增长贡献1%的增速， 价值7160亿美元。可以说，大数据等产业发展正进入贡献经济的黄金时期。
从国外案例看，Palantir等大数据企业也是在政务、金融等领域建立起优势，成就百亿美金的估值。可以说大数据下半场，服务好实体经济已经成为大数据企业定胜负的关键。但实体经济利用大数据取得效益，并不是一蹴而就的事情，数澜科技联合创始人、CTO江敏告诉亿欧，传统企业目前大数据还存在以下一些问题：
第一是传统企业很多对大数据的认知不够。哪些数据在业务开展过程中是有价值的，并没有太多意识。江敏用了一个WiFi探针的数据举例：在部署探针后，设备会采集到手机的MAC地址、信号强度、时间戳三个信息，但这些信息很多时候仅用来做一些客流统计，相对来说对业务发挥的价值很小，结合新零售的场景，数澜有一个理念叫“入场即会员”，这些入了“场”却没有注册会员的用户，如何更好的挖掘出来，如何根据用户成熟路径一步一步转换为企业的高价值客户?很多企业没有这方面的概念，无法理解。数澜结合自己独有的人、物、场景理念和方法构建的消费者数据资产体系，把这些数据转换成业务可阅读易理解的内容，如：“家有小孩”、“电影爱好者”、“喜欢吃西餐”、“消费能力”等，业务人员就会很容易理解，使得业务在具体场景中可以很方便的将运营策略和数据结合起来，制定相应的营销策略，为用户精细化运营提供数据支撑。
第二是企业内部的数据孤岛问题。很多家企业经过多年的信息化建设，有很多不同厂家提供了几十套甚至上百套业务系统，怎么样能把这些生产经营数据、过程日志数据进行连接、融合，这也是目前整个行业都在碰到，都需要解决的问题。
针对以上两个问题，数澜核心团队大部分来自于阿里巴巴数据事业部，创始人甘云锋(风剑)负责阿里大数据体系建设从无到有的整个过程，融合了集团各个业务线的数据并构建了以人为核心的数据资产体系，服务于集团各业务线，发挥了巨大的数据价值，因此团队对解决这些问题具有先丰富的实战经验。
数澜自2016年6月成立至今，延续了大数据“连接”、“不确定性”和“场景化”的三大核心理念，利用一站式大数据资产化及应用平台“数栖”，帮助地产、零售、政企、金融、汽车等多领域客户取得很好的业务效果。
一个典型案例是大数据在地产行业应用。当前地产行业进入存量经济时代，房地产商正在转型升级为服务商，提供增值服务。数澜服务的知名房地产企业万科，即希望数澜帮助其解决物业管理中常见的“业主投诉与报修”数据进行相应的数据资产构建，形成以物业服务分析为核心的产品“域见”，为其物业满意度，供应商，承建商为主要对象，综合管理分析其客户的保修投诉、物料供应商、承建商，利用大数据定位问题所在，为供应商，承建商的筛选提供支撑，促进物业服务质量提升，帮助万科的物业收缴率得到有效提升。目前与万科的合作已经完成了第二期，“域见”也迭代到2.0版本。
大数据另一重要用途是在新零售领域，提供“人、货、场”数字化重构能力，利用大数据实现“入场即会员”，是新零售的一个典型场景。大数据把消费者和商品链接起来，商家不再依靠感觉做经营决策，通过数据实现供销体系优化，用户体验相应也获得提升，数澜利用“贸数”产品做相应的商场运营支撑，服装库存的销量预测，零售产品的市场营销，在方太集团、海贝集团等新零售业务场景中得到应用，像服装的销量预测，其准确度达到87%，可以极大降低物流成本。
如今，大数据在政务领域也正在发挥重要作用。数澜在政务领域主要提供精准扶贫、地区经济数据分析等解决方案。在精准扶贫的解决方案中，数澜聚合扶贫办、发改委、统计局等多方数据，最后整合分析为“贫困指数”、“贫困等级”、“致贫画像“等最终辅助决策数据;另外一个案例是帮助北京市政府分析固定投资下滑原因，通过洞察蓝领用工量的变化、物流行业的数据变化，以及企业在当地变迁情况等因素综合分析，帮助政府挖掘真正原因，辅助经济决策。
目前数澜已经在互联网、零售、地产、金融等多个行业展开大数据服务，在行业拓展过程中，数澜也逐渐形成了自己的方法体系和产品。“数据越用越有价值”，数澜利用这一体系不断通过优化数据，业务验证，最终帮助实体经济业务运行提供真正助力。
站在当下看向未来，实体经济利用大数据已经成为一股不可逆的潮流，数澜的征途正是企业转型的核心关键，真正为实体经济带来助力。