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未经处理过的嘈杂数据使企业在处理数据过程存在天然门槛 —— 复杂而多样的数据储存在多样化的数字平台，形成了大量浮动的“数据资产”。而更令企业无从着手的是，在这片数据的汪洋大海中，极大部分是未开发和利用的“数据原石”。..

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Tealium 的客户通过其平台收获了巨大的业务利好：使用其产品创建的访问者档案数量同比增长了 300％，客户名单中不乏 Facebook、IBM、Visa 等国际知名企业。..

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双方也并非“非死即伤”的关系。家居市场仍是一个巨大的增量市场，各大细分领域家装、家具、家电和其他生活用品也都很大，虽然红星美凯龙和居然之家都会对资源导入产生一定的忧虑，但大前提仍是大家可以一起做大蛋糕拿增量，而不是争夺彼此的存量市场。..

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“智能家居和智能办公硬件”，Jeff Lunsford 在公司未来发展规划中提及了这两个领域，表明了公司的下一步野心 —— 拓展业务至未来科技发展的细分蓝海市场，实现更高水平的集成技术，通过算法训练出更优秀的预测模型。2018 年，公司推出的新产品 Tealium Think 即旨在为客户提供机器学习模型。Think 将通过实时收集的数据，精准识别受众群，并判断该用户达成转化目标的可能性。..

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Tealium 面向的正是数据分析实践中的数据处理困境 —— 利用标签技术帮助公司处理数据。通过积累来自互联网流量的标签，Tealium 能精准识别、统计、分析数据，从而帮助企业进行优化决策和营销建议。..

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基于这些背景，可以预见，阿里接下来还将接触更多的家居公司，扩充其家居版图。..