對于傳統企業的O2O平臺而言，大數據的來源非常復雜，來自于線上、線下和移動終端的數據都會有，我們詳細分解了一下大數據的來源：交易服務數據，一般來自于企業的交易系統和售后服務系統的數據。這些數據的特點是：數據質量高;描述角度單一，都是交易數據或者維修記錄;都是事務性數據，數據量大；不是一次性數據，業務處理過程復雜，有很多狀態型字段。這些數據對應的系統是企業的交易系統或者售后服務系統，可以有數據接口。
O2O平臺的大數據來自于哪里？
電子商務數據，一般來自于企業的電子商務平臺上的交易數據。這些數據的特點是：以線上的交易數據為主，數據質量高;會有準確的收貨地址、聯系人等交付信息;有準確的支付方式和消費頻率、額度等數據。這些數據來自于電子商務平臺，但如果不是自己的官方網站，那么可能受限于電子商務平臺的數據開放性，比如天貓的數據就相對封閉，不一定能夠有數據接口。
會員數據，一般來自于企業的會員俱樂部系統的數據。這些數據的特點是：數據質量高，但總量比較小;會員數據關聯的業務對象比較多，包括會員卡、權益、積分、優惠券等;會員互動頻率高，互動數據比較多。這些數據對應的是企業的會員業務系統，也會有數據接口。
線下門店的到店高價值潛在客戶數據，一般來自于企業的人工記錄或者訪客系統。這些數據的特點是：數據采集不容易，質量不高，總量小;會有明確的接觸方式和二次接觸時間;都是購買需求恰好處于決策期的潛客數據。這些數據對應的系統是企業的終端O2O場景、位置感知技術和相關系統，如果有系統也會有數據接口。
外部線索數據，一般來自于企業外購或者合作的線索客戶數據。這些數據的特點是：數據量大，可以用來做市場活動，但轉化率參差不齊;來源不同導致數據數據模型差別比較大;如果采購和合作規劃的好，不同數據源的數據描述角度可以互補;時效性比較滯后，有可能會有失效數據。這些數據來了后會儲存進企業的數據倉庫，需要進行清洗整理。
社交平臺數據，一般來自于企業的社交矩陣(微博、微信、社區和APP等)上產生的互動和傳播、交易等數據。這些數據的特點是：社交身份標識準確，比如微博ID、微信ID等;互動信息豐富，碎片化，非結構化，數據量大;有自描述或標簽信息，但部分自描述信息準確率低。這些數據對應的系統是企業的SocialCRM系統，通過全渠道的社交客戶管理系統來進行社交數據的結構化和有序存儲，這個也會有數據接口。
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