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为什么上万家传统企业都选择米多的“一物一码”?
米多大数据引擎系统独创“全场景赋码理念”和“空码赋值技术”，以传统企业营销过程中的难点和痛点为切入口设定场景，以场景中的关键人为中心设定码的类型，以场景中关键人的诉求为目标设定码的增值应用，通过二维码将人和品牌的沟通距离和沟通成本降至低，并通过空码赋值的专利技术将各类场景数据以用户的账户体系为中心有效采集至企业的大数据平台，以有效解决传统企业经营的难点和痛点。
米多大数据引擎系统，内置几十种二维码场景应用，条形码可做到品牌展示和即时购买效果，防伪码可有效助力终端拦截并将防伪打假成本降低至少50%、促销效果提升100%、促销成本降低50%，箱码可有效解决渠道动销率过低的问题，包裹码可帮助电商公司有效收集消费者数据，导购码可快速强化消费者的购买意愿，广告码可以将所有广告宣传的触达对象反向引流至企业的大数据平台，维修码能够将维修满意度提升100%并降低维修成本至少50%。等等等等!米多大数据引擎系统，有效帮助传统品牌布局移动互联网创新的利器，助力传统企业在不改变现有销售渠道的情况下，真正实现“销量提升、粉丝倍增、费用减半”。
再小的品牌，都有自己的大数据引擎;米多大数据引擎系统，助力传统企业实现产业互联网时代的“四个现代化”，即：企业平台化、品牌人格化、产品个性化、全员创客化。
似乎一夜之间，大数据(Big Data)变成一个IT行业中时髦的词汇。
首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出可能的答案，呈现给你，就是一个典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。
现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。
有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。
如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是不信的。
在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得终的结果。
