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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。
何为真正的大数据?
大数据这个术语有些用词不当，数据集合达到何种规模才符合大数据标准尚未达成共识。此外，目前对于大数据的定文是与当前计算能力有关的。这意味着计算能力不断增长之后，当今任何认为“大”的数据在将来可能并不算大了，因此，技术专家认为的术语很大程度上是无用的。取而代之的是。技术领域倾向于支持更符合数据特征的定义，即“包括容量大、速度快、多样化和真实性”。但重要的一点是，数据确实是一天天增大，海量数据正在袭来。
大数据工具能够熟练用于处理不同规模的数据集。因此，倘若一家公司拥有很大的数据集，那么商界人士不应该认为它仅仅是有价值的。诚然，任何企业，哪怕是规模很小的企业，大部分有用的数据都来自机构外部，数据量很大。例子之一是社交媒体数据，另个例子是由政府及开放的数据社区提供的公开可用的数据。此外，这些工具相当便宜，有些甚至是免费的，因此任何企业都能很好地使用，哪怕是小微企业。
大数据并未得到企业管理层的普遍认知。如果要在管理层面前讲述商业案例中的大数据，或者与他们沟通数据分析的结果，认识这一点十分重要。另一种极端的观点为“大数据是的”和“大数据只是电子表格的升级”，而许多管理者持中间论调。
为了能够通过可视化方法有效管理预期、方便交流结果，对以下两方面的评估十分重要，即共同工作的管理者持哪种观点、他们如何学习和汲取信息。如果不知道管理者以何种佳的方式汲取信息，那么可能会选择错误的可视化方法，与之相反。如果更关注可视化，则在认识到管理者喜好不会如想象的一样过时之前，降低他们的兴趣度。
解决大数据问题如同玩魔方
记住“数据驱动决策”并不代表数据分析会代替企业或个人做出决策。它们通常不会但也有些例外，如规范性数据分析。数据分析可以帮助企业或个人更快地获得更高质量的信息，为决策提供参考。特别是实时分析，以及包括其他高频数据分析在内的分析，会快速、频繁地发送计算结果。如何处理这些信息已经超出了机器的可控制范围，取决于使用者。
并非所有与数据有关的问题都有直截了当的答案。解决问题时，要不断地加强提炼经常归纳，终才会得到想要的答案。有时需要合并两个或更多的分析结果，获得所需的答案。有时又需要同时考虑所有情况来解决这个难题。即使可以运用其他算法来算出谜题还是要自己想清楚如何权衡这些结果。
