1) 基于对音频介质的识别，完成听歌识曲的功能 。几乎所有的APP都有听歌识曲功能，用户只需将手机靠近音源即可识别声音源当中的歌曲，但我不止一次曾遇到过，多款音乐APP都无法识别音源的情况，后来还是通过歌词，再用歌词从搜索引擎搜文字介质才能搜到相关内容，诡异的是，我刚识别的音乐APP就包含这首歌曲，音乐APP的听歌识曲功能简直就是摆设。国内搜索引擎的技术，更多的是基于文字介质的，音频方面的技术，还有待提升。
艺恩的数据显示，酷狗音乐、酷我音乐、QQ音乐、网易云音乐、虾米音乐、百度音乐几大音乐厂商加起来的曲库量在3000万首左右，按照每首歌10MB的存储空间，约为286.1TB，美国国会图书馆数据总共20TB，也就是说，国内所有网络音乐内容加起来的储存空间相当于143座美国图书馆数据的总库存量。按照某云计算企业的数据来看，286.1TB储存空间的费用并不算高。
作为网络音乐厂商，完全有能力将所有的数据存储起来，并通过对存储数据的分析进行处理，286.1TB算是大数据吗?反正不小，这是来自内容层的数据，也是基础。期待各大网络音乐厂商真正将听歌识曲功能做到极致的一天，实在没技术，可以和几大音频技术型的公司合作，对自身内容的挖掘，还是挺靠谱的。
2) 针对用户数据，做内容的分发 。今日头条的原理，就是将海量的内容放到素材库里，再按照用户的需求，进行有效分发，从而达到扩大用户点击浏览的目的。 用户对网络音乐的内容有两个需求，一是已知的兴趣，比如，用户喜欢徐良，可能徐良出新歌的时候，他就会经常去收听;一是未知的兴趣，用户对某些歌曲听腻了，需要有新鲜的音乐内容，要么，主动寻找，要么，系统推送，系统推送也包含两个点，基于社会化网络的共性，基于热点的共性， 比如从徐良的歌里找到与之相关的歌曲，再推送，再比如某用户喜欢听韩文歌，再细分一点，韩文里面的摇滚曲，这些，都是基于对用户理解的基础上的。
我认为要特别说明歌单功能。网易云音乐之所以能够在短期内快速崛起，和其在歌单的创作和运营能力不无关系。实际上，酷我、酷狗、QQ音乐里面也有歌单功能，即根据用户下载和喜爱的过歌曲，自动生成一定的歌单，质量虽不高，但有了系统的分发以后，相关数据却也非常亮眼，某些热门的歌单播放次数甚至达到了数千万。
《大数据时代》一书里提到： 通过去探求“是什么”，而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好得来了解这个世界 。歌单就是基于相关关系的产生，比如，将徐良的歌组合在一起，将安静的歌组合在一起，将曲库里的3000万首歌曲，完全打乱重组，重新生产一个组合型的数据，用户再从这些数据里找到“网络音乐里的另一个自己”，和热门歌单不同的是，私人组合的小众型歌单，更适合于，每个人，而不是一群人。
歌单是一种新型的数据，内容既包含本身的内容，又包含用户的参与性，同样，其他用户的收听、点赞或评论等，亦是参考数据之一。而网络音乐厂商要想针对用户的数据，做好内容的分发，歌单就是用户对未知需求里重要的一部分。
3) 消费能力 。屌丝用户是不介意广告的，中高端用户并不介意付费，其中的小九九靠的就是网络音乐厂商对每个用户单独的分析能力。盈利问题，并不是永远可以逃避的点，所有网络音乐厂商都没有明确表明自身的盈利状况，不是不盈利，只是盈利数据和自身的互联网巨头形象不匹配，可惜，有的时候只能当鸵鸟，但不能一辈子当鸵鸟。
网络音乐厂商目前也在不断尝试C端在网络音乐上的消费能力，正版化以后，付费的环环境不断紧缩，这间接促进了用户在网络音乐上的消费，当然，每个用户是有区别的。而基于用户单独数据库的建立和分析、挖掘，并不容易，如社交网络上的数据、通讯录下的数据等，都需要技术的支持，短期内，厂商们还不具备，巨头们还舍不得花费巨额资金在这上面投入。不过，要想彻底解决盈利问题，针对用户单个的分析是不可避免的。
所幸，网络音乐熬过了那段艰苦黑暗的时光，凭的是当年各家都在默认盗版的情况下生存的。如今版权开始付费，盈利就要提上日程了，“大数据”这一重中之重的产物，网络音乐也该尝试尝试，音频方向的数据处理能力，能否成就一个巨头呢，也许。