企业或组织的内部流程和外部环境之间可能会产生错综复杂的大量数据。
过去，这些数据是难以被分析和使用的，企业对它们的利用是极为低效的。
在智慧企业里，会有相应的企业服务帮助这些企业把以往无法处理的数据进行抽象、重构。
被抽象、重构之后的数据就变成了可以被企业相关人员使用的决策工具。
基于大数据的新型决策工具又将会引起企业原有流程的重构。
这类平台型大数据SaaS服务可能会让未来的企业变成“数据处理SaaS平台+专业数据使用人才”的模式。
在这种前所未有的模式下，现有的企业流程可能会被大规模重构，企业的决策机制会发生更为自治的变革，企业的效率会得到提升。
这大概就是所谓“智慧企业”的意思之一。你可以想象，如果全身的器官都具备大脑的某些分析功能，人类会是一个多么不同的物种···
这么看，可以演化成为这类能够对企业大数据进行抽象、重构并引起企业流程重构的平台型SaaS服务公司很可能代表了2B服务领域未来的大方向。
因此，SaaS服务公司单纯把眼界放在优化企业业务流程、降低企业成本这个阶段可能是不够的。
当然，这只是从比较大的图景来看这件事。真正切入、落实的时候，仍然是需要以对现有行业、流程为基础来深入理解企业各个部门和企业整体对特定类型数据的真实需求。
只有在这个基础上，创业公司才可能走出一条在特定领域产生长期价值的大数据平台2B服务道路。
所以，可以心怀太空，但意念需要深度深度再深度的聚焦于企业的真实问题以及数据型服务的自身特质及可扩展性。
对于使用场景，Lonsdale拿服务于美国军方和财政部门的大数据分析公司Palantir举例：
A)100亿美元如何合理有效的分配？这么大体量的资金决策如果没有数据分析支持肯定是有问题的。
B)国防情报文件短时间内会出现海量数据，依靠完全依靠人工是无法搞定分析和决策的。
当然，他的例子是面向政府大型机构的解决方案。如果把场景转向大型企业、中小企业、小微型企业，可能会有很多不同的全新场景出现。
总结
2B服务是未来十年的大趋势，而与大数据相关的2B服务又是重中之重。如何正确的理解它，对于创业和投资都是至关重要的。
对于行业流程、人员决策机制、参与者痛点的深入理解是切入和扩展市场的基础；
对于数据型SaaS平台本身的深入理解是建立长期2B服务事业的基础。
现在看来，“数据机器+人”的模式可能会是未来很长时间里的创新应用基调。
机器负责高效的执行复杂战术、理清数据谜团；人负责看清现象背后的规律、进行关键操作以及制定顶层战略。