所以，咨询公司往往在现代企业的咨询案例中坐收渔翁之利 —— 由于现代企业对于发展数据挖掘技术的渴求，以及对于充分释放数据资产中蕴含的商业价值的渴望，大规模的，高度管理化的数据资源，便可以通过咨询诊断报告务求数据背输和数据支持的手段，很好的被采纳和吸收，并且从咨询的角度，对整合过的数据进行进一步的挖掘，探索。对于现代企业，是大型现代企业（国外的GE，中国的中铁，中钢），对于数据整理已经颇有心得 —— 所以，对于大型咨询公司而言，利用当前收集的数据资源，整理数据整合标准，显然是可行的。
这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。
之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。
当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。
如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学的搜索算法、建模技术和学理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是。
大数据门户，是数据成果的集成一体化平台，包含大数据分析平台和数据应用平台。大数据门户作为整个数据部门的窗口，数据研究成果都会展现在数据门户中，大的方便了企业各层级、各职能人员使用数据。我们接下来也将会详细讨论下这部分内容。用户服务，使用我们数据的人主要有公司的各层级的管理人员、数据分析人员、运营人员、产品经理、技术研发工程师、企业的投资相关方，还可能有部分的公司提供对外的数据服务。提供服务的方式有多种多样，或通过大数据门户、或通过API接口、或是直接在分析报告中体现。