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可惜的是，这些数据要么是在各个孤立的业务系统中，在完成流程处理的使命之后就在数据库里睡大觉（特别是 ERP ）；要么就是用了之后就没有留存下来，如 “ 买”来的流量。成为“一次性数据”。 二、数据怎么看？ 企业应用离不开图表。经常有客户提出要我们定制几个报表或图表。我都会先追问一下，这个图表用以解决什么问题？绝大部分情况下，图表是用来帮助决策的，图表的终极目标是直接形成决策建议甚至业务指令。所以，数据不是用来看的，而是要“用“的。有兴趣的，不妨去看看 Tableau 的股价走势，我的看法是，数据光看不用，没用。 基于这样的情形易美佳人在产品设计的时候就充分考虑数据的应用场景，给出数据的同时也给出专家配套的解决方案指导实际经营，这种方式让这家初期产品都没有上线的创业一个月内就获得百家付费用户。 三、数据怎么用？ 数据本身没有价值，只有用到了才体现其价值，而且，一定是“数到用时方恨 少”。数据的应用价值，是通过数据的流通和应用输出能力来体现的，即数据应用 (DataApp) 。 比较常见的数据应用场景之一是广告营销。现在有了数据中心以后，可以让精准的营销能力延伸到每个触点。比如，让每个导购员通过数据中心获取会员的完整知识图谱，将该会员分散在各个系统中的事件、行为序列等杂乱的信息整理出来，以便于浏览和使用的方式推送给导购员。导购员就从“单兵”变成了拥有全方位战场情 报支持的“特种兵”。 而更深层次的数据应用场景，是通过数据中心和流程中心的耦合形成的闭环应用。并且，根据数据中心独立于流程中心的特点，这类数据应用可以通过数据的全流通，实现跨流程节点的实时联动和全局优化。 所以在我看来在美业大数据不是设计出来的，是靠销售堆积起来的，阿里之所以可以很准确的判断用户的购买需要，就是因为他们掌握足够丰富的多维度用户消费信息，这些信息是多年通过平台消费积累起来的而不是设计和买来的，即便有了海量数据，对数据的分析准确性和计算能力也是考验很多公司的大问题，何况本身还需要相对应的消费环境去支持，所以我们看到在生活消费领域做大数据服务的基本是电商公司 , 很难有独立公司。 在美业 SaaS 是形，数据是本，供应链是骨架，服务是魂 在美业供应链是资本既爱又恨的方向，依据电商的逻辑，规模化效应明显，边际成本降低，收益可观；然而对于美业很多品类，一个产品就需要几十个甚至上百个 sku ，这对供应链的管理造成了巨大的麻烦，那么机会在哪呢？我认为在于个性化产品提供和产品打包配送方面有机会，这些市场需求本身就存在，只需要进行整合。 在美业 SaaS 是形，数据是本，供应链是骨架，服务是魂 美业 SaaS 业务对客户的商业价值
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