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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。
当前，数据资源获取的困难与日益迫切的数据需求之间的矛盾仍然是阻碍大数据产业发展的主要矛盾。有效供给严重不足，大数据产业无法摆脱其“资源型产业”的帽子。大数据的快速发展及相关红利的释放落地，使得数据资源争夺愈演愈烈，数据资源已经成为大数据产业为关注的热点，也已经成为各行业、各类机构争相获取的重要性基础资源。国内数据行业繁荣之下暗藏乱象。
(一)生产环节：企业争相垄断数据资源，技术投入遭轻视
新技术新业态的发展，在前期往往会经历“野蛮发展”阶段，大数据产业也刚刚经历了其“爆发”的初期。相关企业纷纷“跑马圈地”，或凭借传统优势抢占某一应用领域的“山头”，或积极布局试图垄断某些数据资源的“入口，”产业秩序尚未完全建立。
可以说，当前大数据产业仍然是“资源型产业”，可以称之为“数据产业”。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有数据资源的情况是投资界对大数据公司估值的重要依据
大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。以当前非常活跃的大数据征信市场为例，当前市场上与“征信服务”相关的公司有2000家左右，目前有资质的征信机构占整个征信市场的比例还不到5%。无牌照、无约束甚至非法的机构和个人，正在倒买倒卖大量信息以牟取暴利，对正规征信机构造成了“劣币驱逐良币”的恶性后果。
按照我国惯例，资源型行业往往以国家特许经营的形式规范市场，而数据行业由于缺乏国家层面的统筹规划，缺乏在生产环节解决数据权属等核心问题的规则和制度，繁荣之下暗藏乱象。只有在数据资源层面形成统一的行业共识和行为规范，才能弱化垄断资源所带来的不公平竞争，引导产业走向以技术为导向、以应用为导向的良性发展模式，提升我国大数据产业的长久生命力和国际竞争力。
(二)流通环节：非法数据交易猖獗，隐私保护遭到严重挑战
2013年，中国大数据交易产业从中关村正式引爆，经过了近三年的发展，如今中国数据交易流通的产业链不但已经初步形成，更是在全国各地、各行各业开花，数据交易流通产业规模逼近百亿产值。百度、腾讯、阿里、京东等互联网巨头纷纷切入数据交易和数据服务市场，启动了百度API、腾讯云、阿里云、京东万象等大型数据交易和数据服务平台，已经汇集的数据供应商超过500 余家，数据交易流通超过每天百亿次。聚合数据、数据堂等众多新兴的数据交易流通、数据挖掘应用公司，不但实现了数据收入突破亿元的快速增长，在资本市场上也获得了数十亿元估值的资本青睐。北京、贵州、河北、上海、武汉等超过15家地方政府，建立了政府数据开放、数据资产管理、本地数据流通为目标的区域数据交易市场，而未纳入公开市场的数据流通，更是体量巨大，整个数据流通产业如火如荼。
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可以说，当前大数据产业仍然是“资源型产业”，可以称之为“数据产业”。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有数据资源的情况是投资界对大数据公司估值的重要依据
大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。以当前非常活跃的大数据征信市场为例，当前市场上与“征信服务”相关的公司有2000家左右，目前有资质的征信机构占整个征信市场的比例还不到5%。无牌照、无约束甚至非法的机构和个人，正在倒买倒卖大量信息以牟取暴利，对正规征信机构造成了“劣币驱逐良币”的恶性后果。
按照我国惯例，资源型行业往往以国家特许经营的形式规范市场，而数据行业由于缺乏国家层面的统筹规划，缺乏在生产环节解决数据权属等核心问题的规则和制度，繁荣之下暗藏乱象。只有在数据资源层面形成统一的行业共识和行为规范，才能弱化垄断资源所带来的不公平竞争，引导产业走向以技术为导向、以应用为导向的良性发展模式，提升我国大数据产业的长久生命力和国际竞争力。
(二)流通环节：非法数据交易猖獗，隐私保护遭到严重挑战
2013年，中国大数据交易产业从中关村正式引爆，经过了近三年的发展，如今中国数据交易流通的产业链不但已经初步形成，更是在全国各地、各行各业开花，数据交易流通产业规模逼近百亿产值。百度、腾讯、阿里、京东等互联网巨头纷纷切入数据交易和数据服务市场，启动了百度API、腾讯云、阿里云、京东万象等大型数据交易和数据服务平台，已经汇集的数据供应商超过500 余家，数据交易流通超过每天百亿次。聚合数据、数据堂等众多新兴的数据交易流通、数据挖掘应用公司，不但实现了数据收入突破亿元的快速增长，在资本市场上也获得了数十亿元估值的资本青睐。北京、贵州、河北、上海、武汉等超过15家地方政府，建立了政府数据开放、数据资产管理、本地数据流通为目标的区域数据交易市场，而未纳入公开市场的数据流通，更是体量巨大，整个数据流通产业如火如荼。
