如图3-2[1]所示，在消费领域的创新早已经进入了“红海”，其特点是玩“社群经济”，可以通过小众的力量口碑相传，利用特定的场景体验，靠流量实现变现。然而，在图3-2左边的农业、工业中，其商业模式变为了怎么将非标准的产品通过数据“细化”工艺、流程、销售等各个环节，实现个性化定制、网络化的协作实现社会化生产。这个将生活性服务业转移到生产性服务业，逐渐改写了传统的服务业，去中介化的特征十分明显，这样崛起的生产性服务业，不太可能从原来的传统企业内部去进行改造，因为新的业态它的产业边界已经模糊化、生产的各个环节已经分解、组织形态已经完全区别于此前的公司形态而形成了网络化、平台化的生产形式，我们称它为生态运营平台（Ecosystem Operating Platform，EOP，后面将详细介绍）。这时我们称其为数字产业化时代。
图3-2 产业互联网的全景图
图3-3展示了大数据全生命周期过程中与各个领域的交错关系。从技术的角度来讲，数字化产业包括：数据采集（含物联网等）、数据存储（含云计算、数据清洗等）、数据处理（包括数据脱敏、数据迁移、预处理等）、数据分析（包括数据挖掘、数据建模、数据预测等）、数据可视化（包括VR、AR、MR等）直到数据决策与数据服务。数据生命周期的各个节点形成了大数据技术市场的各个细分领域。当这些细分领域与各个行业（例如图3-3中的几类行业）叠加后，助推了数字化产业的发展。
前几年在推进数字产业化的过程中存在的误区是重数字轻产业。从物联网、云计算到大数据的演进过程中，依据结果来看，活得较好的公司居然是那些靠项目承揽型的公司，表面上看我们似乎又回到了产业数字化的时代—信息化项目至上，实际原因是什么呢？主要包括七点：①服务提供的惠民化（竞争模式）；②享用服务的“傻瓜”化；③（地方）政府职能的社交化；④生态链的分布化（零边际成本共享经济）；⑤数据开放化；⑥金融的普惠化；⑦试错、容错的常态化（政策）。(www.xing528.com)
图3-3 大数据全生命周期过程中与各个领域的交错关系
具体诠释如下：
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