前言：

　　大數據來源于生活，高于生活。人類從未停止過生產數據（信息），隨著人類生產生活方式加快，產生數據的速度（快）、數據的量(大)、數據的表現形式（結構）等不斷變化，不同人類思維（意識）、不同數據以及時代背景等因素之間相互碰撞，大數據概念被廣泛接受，特別是在互聯網領域，大數據的產生是社會生產活動的必然結果。

　　大數據

　　每個人理解事物的思維方式不一樣，導致不同的人對大數據的定義也各有差異，按照簡單理解大數據就是數據的集合，這些數據量很大，這些數據需要特殊的處理方式才能被人類使用達到人類的目的。維基百科這樣定義：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。百度百科總結大數據4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值），這是目前階段關于大數據的概念和特點，隨著人類意識層逐漸打開，認知的進化，大數據將會有更加深刻的定義以及更多特點。

　　預測生命周期（Life Cycle）

　　XTools幾乎完美的記錄了客戶本身攜帶的數據信息；公司規模、線索來源、行業分類、行動歷史、合同訂單數據、通話記錄、用戶星級、客戶服務記錄等信息，如果將XTools的所有用戶數據集合到一起，對生命周期長短進行排序，然后通過智能算法提取哪些因素是直接與客戶生命周期息息相關的，最終的算法一旦出來，就能很直觀的預測大概的生命周期，然后通過人為作用某些因素就能很好的提高用戶的生命周期。如果未來發展的某一天，CRM能整合其他商家的CRM數據資源或者用戶的行為方面的數據（比如社交數據），當數據量接近于用戶所有的數據信息（但是永遠不能說是所有的信息，因為現階段還無法讀取用戶意識層面的數據信息），預測生命周期的準確率也接近于100%。

　　預測簽單

　　沒人去具體統計那些已經簽單的客戶？他們是與銷售進行過多少句的溝通（有效溝通）、多長時間的溝通？或者是哪一類行業、規模?哪一類老板?當時溝通的情緒？這些因素和簽單之間有沒有直接或者間接的關系，或者有關系，那么關系是怎么樣的？怎么樣去量化這些關系？或者其他未發覺的因素會影響到客戶的成單率。這是一個未開發的領域，里面可能有無數種可能的因素或直接和簽單率掛鉤。XTools CRM在這些領域不斷追求探索，利用自己海量數據的優勢，來對這些問題進行深層次的探索。

　　輔助運營

　　XTools的觀點認為：這里的運營主要包括客戶的運營和銷售的運營這兩個方面。如果已經通過大數據分析出來那些是影響客戶生命周期的決定性因素，那么就能很好的通過發揮銷售的作用，去改善這些因素(這是一個不斷探索銷售與客戶之間意識層的關系的過程)，給客戶不斷傳播正面的能量，最終讓客戶能心甘情愿的接納公司的產品與服務或者是價值觀之類的內在的東西。而銷售的運營也是同樣的道理。意識層有這樣一種說法，能量場弱的人容易被高能量產的人吸引，就像海底撈一樣，他們的服務免費提供美甲、排隊的時候孩子們可以玩耍、周到的服務等，這些表象的背后是出自愛、尊重、人性的制高點等等，這些高能量場能吸引弱能量場的人。所以，一個企業內部才需要不斷通過團隊培訓、團隊活動等各種方式來提供企業整體的能量場。

　　結束語

　　XTools觀點認為：因為受云計算等技術、人類意識等的限制，大數據并不能最大的發揮發的價值，而人類意識潛能無所不在，無所不能。數據的價值也就無所不能，從意識產生到意識的實現，這將是一個痛苦而漫長的過程，是不斷的克服思維的局限，是意識的不斷進化。