对于电商企业而言，要做O2O就要把线上的业务像线下拓展，通过实体店铺让用户真正的将体验落到实地。同时通过线下的数据反馈回线上，为线上提供更多的数据资源，完成O2O闭环。
但是在O2O模式下的数据流通说起来简单，操作起来并不容易。对于一般公司而言，线上与线下并非在一起，而是由不同的部门来运营。线上数据通常都由平台来处理，再以类似数据魔方的产品反馈给商家，在公司手中掌握的只是最基本的用户订单数据而已。
线上的订单越多，平台通过云计算分析出的数据结果也越能为商家提供参考，平台数据的可靠性也就越高。
而在线下，数据则是依靠实体店铺会员制度、销售环节、调查问卷等形式来收集。这同线上的数据就形成了完全隔离开的两个部分，线上数据与线下数据各自为战。这样就会导致O2O的两个O之间在数据层面上的脱节，很多数据的价值将无法被挖掘出来。
例如当线上的会员到线下来购买或体验产品时，线上是无法追踪到这个用户的行为的，而线下的用户到线上去选购产品时，线上则无法识别出这名用户是来自线下的，只会按照一个新会员来对待这名用户。如此一来，线上与线下的数据在用户产生跨越界限的行为时就会出现断层。
所以线上与线下的数据整合才是在O2O的模式下大数据分析真正的核心所在，如果不能整合线上与线下的数据，就不能称之为O2O模式了，在两个O之间就会产生数据断层，大数据分析的价值将大打折扣。
在O2O模式下，数据层面其实是不存在线上与线下的，应该成为整合的一个整体数据中心。无论用户是通过线上哪条渠道进入在线商城，微信、微博还是其他渠道，线上都会通过营销与技术结合的手段获取到用户基本数据与行为数据。
而在移动互联网领域，这一点将更加有效，因为LBS定位的存在，线上甚至可以获取到用户所在的位置信息并通过这一关键数据获取更多的价值。
对于线下，则必须与线上实现数据互通，线下的数据才能真正反馈到线上，而通过对线上采集的数据与线下数据的配比分析，才能更加有效的对实体店铺的摆货、产品陈列产生有价值的参考。
以前的线下实体店会员数据完全是孤立的，而随着O2O的出现，智能可穿戴设备的普及，线下也可以像线上一样，开展一系列的定位、洞察用户、数据分析，让线下实体店也成为流量入口。
这样一来将线上与线下系统整合，建立起企业自己的数据中心，从线上到线下，每一个节点都将产生数据。未来企业O2O之间的竞争将会成为数据分析、挖掘与应用的竞争。
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