這是一個科技爆炸式發展的大時代，由互聯網，物聯網步入到互聯網+,物聯網+的時代。elisa試劑盒由20世紀60-70年代發展至今也過了50多年了，當然也有了巨大的飛躍，現在的檢測更加，時間更短，操作體驗更加便捷。互聯網+時代來了，elisa試劑盒的u+時代也來了。

elisa試劑盒走入全面使用時代

為什么要特意把技術（Technology）兩個字重點提出來？數據技術（Data Technology）和單一的數據（Data）區別在哪里？

技術，通常被定義為科學在生物試劑上的應用——科學意味著系統化知識，而生物試劑則意味著產業化和商業化，應用則意味著有用戶基于需求采納了這項科技，并且在盡可能大的范圍內使用。

在西湖品學上，LinkedIn的Simon Zhang(張溪夢)詮釋了應用層面的數據特點，可謂是對于DT的zui簡潔解釋。

Simon說，他理解的大數據分析的基本原則只有三條：簡單、迅速、規模化。

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簡單，出來的結果要非常簡單，任何人都能夠看明白看懂；迅速，系統響應速度要非常快，3秒鐘內發送（deliver）結果；規模化，所有員工都能用數據幫他們很快做決策。

Simon描述了一個社交網絡的銷售案例。在這個案例中，銷售人員被賦予了一個按鈕（Button），他們只要點擊（Click）一下就可以迅速得到結果，諸如“哪間公司”、“誰”、“如何接洽”、“派誰去”、“講什么故事”這些業務問題，都會有相應的數據結果給到銷售人員，方便他們做決策。zui后，只要業務在進行中，所有這些數據都會在合適的時間給到合適的人員，例如某個公司發布招聘信息，對應的銷售會*時間收到以上業務的數據結果。

看明白了吧，只有被大規模使用、只有被多數人使用的數據結果，才能稱為“大數據分析”，而不是一小撮精英躲在小屋子里用深度分析的數據做決策。

也只有這個時候，數據（Data）才能稱為技術（Technology）。

從IT到DT的轉變，馬云用了一句話來描述：“……這些資源，我們需要懂得分享和學會如何分享，構建更加低成本、率的商業社會， enable更多人參與和建設基于大數據的新商業文明。”

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馬云提到，要帶動數億客戶一起移動到DT，就要做到端帶動云，云豐富端，這就已經轉向了具體在運營環節要如何使用數據。但具體怎么解釋？ 

一種解釋是，云=分布式計算平臺，端=計算工具。不過，在西湖品學的演講環節，車品覺具象描述了數據的“云+端”，也即是從數據化運營到運營數據的循環過程。（見題圖）

整個過程用文字描述就是：首先，要通過使用數據來進行數據化運營，目標是解決問題；其次，在解決問題的過程中也會產生新的數據，這時候就轉向了運營數據收集的過程，并且zui后會積累出新的或者改善后的數據。數據和運營的結合，就是不斷進行數據化運營和運營數據轉換的循環過程。

舉個例子來說，在線零售的兩個主要運營環節，一是前端的商品展示環節，對應的是分析等等；二是后端的產品組合（Product Mix）環節，對應的是供應鏈管理等等。業者需要不斷在這兩個環節進行數據化運營和收集新的運營數據，用于優化各個環節的精益管理，并且制定策略和優化方案。

同樣，車品覺認為大數據之所以大，是因為數據可以開放出來，被行業和社會所使用，并且在使用過程中數據產生數據，循環反復，充分運營，這樣才能充分開發數據的價值。

Acxiom的程杰認為，公司網絡、互聯網以及網絡軟件，這三大領域的發展對于大數據有著至關重要的影響。這或許也是數據和運營結合的前提。他把數據比作車——沒有造公路，車的效率是很低的，沒有網絡數據的效率也是很低的。