性别数据和其它变量以及一些分析工具的搭配使用，也能够体现出明显的价值。In-Store数据很多大的企业的零售商已经采用各种各样的方法来量化和跟踪实体店客户行为，有些零售店还采用了一些新科技，例如smartmirrors，但是这样的卖场毕竟还是少数。WaterstoneManagementGroup的JohnParkinson表示：并不是所有的数据都会被捕获到，只有在寄存器中的数据才会被捕获到。我们只利用捕获到的数据是无法获知事件发生的全过程，如果贸然决策就很容易导致虚假预测，造成企业损失。人口数据人口普查是一项费时费力的工作，所以大多数情况下，我们都会采取人口采样的方法。随着Hadoop这类技术的发展，人口数据整体分析不再是一件特别艰难的事情，但是，有些**认为，就算难度降低，整体人口数据的分析也是没有必要的。AdobeAnalytics产品营销负责人NateSmith表示：企业基于采样数据的重大决策存在着很大的隐患，随着新技术的发展，我们没有理由不去采用全部的人口数据。用户习惯医疗服务实现了从纸质流程向数字化的转型，转型过程催生了电子健康记录(EHR)的产生。之前，医生只能通过和患者交流的方式来获取患者的病情、之前的就诊记录、病史以及过敏源等等的情况，但是。
数字化转型”的三个阶段“数字化转型”作为从信息化发展到智能化的中心阶段，也是人与机器决策/执行关系转换的过程。参考过去几次技术**的持续时间、智能化关键技术的成熟程度以及对社会及生产关系的影响，笔者预计“数字化转型”会持续较长的一段时间，整个过程大体为：各方面数字化接入，搭建智能决策能力这一阶段也称为“数字化转型”的基础建设阶段。一方面，企业需要基于自己业务的特性，从上游到下游，从内部到外部，各方面实现数字化接入。这里提到的数字化接入是指对企业生产运营的各个重要节点以量化指标形式进行梳理，制定并规范具体指标的数字模型；同时，通过技术研发，实现指标数字的自动采集、汇总和加工。对于一些受限于技术能力暂时无法实现自动化采集的数据，需要企业制定严格的管理规范并培训员工进行采集，务必保证数据的准确性和及时性；另一方面，基于采集的数据，搭建具有业务特征的算法模型，并持续输入企业经营数据实现模型的迭代演进。这里要特别注意，前期搭建的业务模型更多出自企业中心人员的认知，带有很大的主观性。通过数据的持续训练，需要对模型不断进行修正，模型的准确性直接决定了后续机器学习的时间和成本。
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