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第一階段： 數(shù)據(jù)倉庫(Data House)期間。 在20世紀90年月，以電信和銀行企業(yè)為代表，企業(yè)將內(nèi)部業(yè)務性數(shù)據(jù)做了一個集成，舉行整合，形成企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)倉庫。這些數(shù)據(jù)被ERP和CRM所應用，為企業(yè)決策提供一些支持。

　　第二階段： Web 2.0期間。 互聯(lián)網(wǎng)的興起讓百度、騰訊、阿里、google、雅虎等互聯(lián)網(wǎng)公司在除了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)之外，還拿到了用戶在網(wǎng)上的點擊流的點擊數(shù)據(jù)來做大數(shù)據(jù)分析。此時大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果主要表現(xiàn)在了精準推薦，好比“猜你喜好”、百度小廣告等等。

　　第三階段： IoT和O2O期間。 包括可穿戴設(shè)備、智能家居在內(nèi)的智能硬件興起再次擴充了數(shù)據(jù)的范疇。通過智能硬件可以收集到用戶發(fā)言的語音、社際媒體的狀態(tài)、線下行為、交易支付數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)的發(fā)生速率和量級都遠遠凌駕之前兩個期間，對數(shù)據(jù)技術(shù)的要求也大大提高了。IoT期間里，大數(shù)據(jù)可以做到場景化的推薦，告知消費者在此時此地的情況，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)信息，進行更加精準的推薦。