东莞一物一码鞋服溯源技术成熟吗
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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。
大数据的数据有多种来源，包括公司或机构的内部来源和外部来源。数据来源可分为五大类。
1) 交易数据。包括 POS 机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理 (CRM) 系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2) 移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据 (如搜索产品的记录事件) 到个人信息资料或状态报告事件 (如地点变更即报告一个新的地理编码) 等。
3) 人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin 等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
4) 机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定 位/ GPS 系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(IoT) 的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为 (如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令 (如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
5) 互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。
尽管上面列出了大量的数据源，但要满足具体企业或机构的具体需要，也常常有困难。这种情况在我国更加突出。因为我国政府公开的数据非常有限。比如，即使号称为我国三大数据平台的北京、上海、贵州的政府数据网，公布的数据都非常少，非常粗略，很难被视为大数据。而非政府机构和民间企业，更不会轻易对外公布数据。此外单是获得数据还不够，还需要获得有关资料的很多细节，如对资料的说明，资料的背景，以及其他能帮助分析员理解数据的信息。如果没有这些细节，对数据的正确解读就可能有困难，数据就失去价值。而我国政府提供的很多数据常常缺乏这些细节。
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大数据的数据有多种来源，包括公司或机构的内部来源和外部来源。数据来源可分为五大类。
1) 交易数据。包括 POS 机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理 (CRM) 系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2) 移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据 (如搜索产品的记录事件) 到个人信息资料或状态报告事件 (如地点变更即报告一个新的地理编码) 等。
3) 人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin 等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
4) 机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定 位/ GPS 系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(IoT) 的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为 (如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令 (如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
5) 互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。
尽管上面列出了大量的数据源，但要满足具体企业或机构的具体需要，也常常有困难。这种情况在我国更加突出。因为我国政府公开的数据非常有限。比如，即使号称为我国三大数据平台的北京、上海、贵州的政府数据网，公布的数据都非常少，非常粗略，很难被视为大数据。而非政府机构和民间企业，更不会轻易对外公布数据。此外单是获得数据还不够，还需要获得有关资料的很多细节，如对资料的说明，资料的背景，以及其他能帮助分析员理解数据的信息。如果没有这些细节，对数据的正确解读就可能有困难，数据就失去价值。而我国政府提供的很多数据常常缺乏这些细节。
