实践表明，在智能商业时代，企业优势是流动性的，它可以从一个环节传递到另一个环节：抢占了“端”，就能够形成有价值的“网”；丰富了“网”，就能够迭代出先进的算法，形成智能的“云”；更新了算法，就能够提高“端”的效率和体验，从而形成巩固和扩大优势的良性循环。这个过程涉及四个具体步骤——
一是场景数据化。
这是指企业要善于在不同的商业场景中获取和沉淀数据。商业场景是企业在一切商业活动中与利益相关者产生交互的界面。任何产生价值的商业活动都可以进行数据化。场景数据化首先要求企业定义和创造场景。在用户端，很多企业非常重视“抢占入口”，通过高质量的交互产品占据流量，接触更多的用户；也有很多企业通过建立和培养社群、完善线上线下渠道和用户体验全周期管理等方式来增加用户产生交互的“触点”。这些活动都是在定义全新商业场景。在供应端，对供应链各节点的数据、生产设备、各个零件状态的实时记录和更新，也是在定义新场景。在组织端，企业系统地对员工的行为、关系和绩效等进行数据化，用于即时预测其离职倾向、晋升前景等表现，这也是在定义新场景。这类系统搜集和沉淀数据，都是将“触点”价值发挥出来的第一步。
二是数据网络化。
这是指企业要善于利用商业生态圈的资源，进行数据协同。对于大多数企业而言，受制于用户数量、业务数据类型等方面的限制，沉淀下来的数据往往是碎片化的，既不能全面刻画用户画像，又无法叠加出有代表的群体特征。因此，很难被直接应用智能算法的迭代。只有异质数据组合才能带来巨大的协同价值，或者说只有将不同的“端”联系在一起，形成一个相互分享和沟通的体系，才能实现智能商业的协同价值。这就要求，企业不仅要做有价值的产品（从而产生有价值的数据），还要与利益相关者建立可持续的互惠共存、彼此承诺的关系，通过在用户群、企业群与产品群之间建立信息叠加、分享和衔接的机制，从而达到“1+1＞2”的协同效应。这要求企业必须炼就撬动外部资源的生态构建能力。
三是网络智能化。
这是指通过技术和算法推动整个系统高效运转，实质上是通过对数据的分析形成系统优化的方案，再反过来干预系统的行为。这种优化的方案，可以是针对用户以提供更符合其需求的定制化产品；可以是针对供给效率以优化库存分布、降低成本；也可以是针对组织管理的优化人事结构。“网络智能化”是一个动态过程 ——这要求企业不断地对算法进行验证和迭代，从而构建竞争优势的高墙。
四是智能平台化。
这是指将云端的能力（包括数据，计算、算法等）开放给第三方。这样，一方面将剩余的云端能力与外部分享，可增加企业的变现能力。所积累的资金可以投资于新的业务和能力，巩固企业的优势。另一方面，通过开放云端的能力，企业可以将自己的触角伸向更广泛的商业场景，从而扩大了“端”的范围。这是其原有业务中无法获得的宝贵资源。正是“智能平台化”完成了从“云”到“端”的价值再传递，使系统形成了一个完整闭环。
这是指企业要善于利用商业生态圈的资源，进行数据协同。对于大多数企业而言，受制于用户数量、业务数据类型等方面的限制，沉淀下来的数据往往是碎片化的，既不能全面刻画用户画像，又无法叠加出有代表的群体特征。因此，很难被直接应用智能算法的迭代。只有异质数据组合才能带来巨大的协同价值，或者说只有将不同的“端”联系在一起，形成一个相互分享和沟通的体系，才能实现智能商业的协同价值。这就要求，企业不仅要做有价值的产品（从而产生有价值的数据），还要与利益相关者建立可持续的互惠共存、彼此承诺的关系，通过在用户群、企业群与产品群之间建立信息叠加、分享和衔接的机制，从而达到“1+1＞2”的协同效应。这要求企业必须炼就撬动外部资源的生态构建能力。
三是网络智能化。
这是指通过技术和算法推动整个系统高效运转，实质上是通过对数据的分析形成系统优化的方案，再反过来干预系统的行为。这种优化的方案，可以是针对用户以提供更符合其需求的定制化产品；可以是针对供给效率以优化库存分布、降低成本；也可以是针对组织管理的优化人事结构。“网络智能化”是一个动态过程 ——这要求企业不断地对算法进行验证和迭代，从而构建竞争优势的高墙。
四是智能平台化。
这是指将云端的能力（包括数据，计算、算法等）开放给第三方。这样，一方面将剩余的云端能力与外部分享，可增加企业的变现能力。所积累的资金可以投资于新的业务和能力，巩固企业的优势。另一方面，通过开放云端的能力，企业可以将自己的触角伸向更广泛的商业场景，从而扩大了“端”的范围。这是其原有业务中无法获得的宝贵资源。正是“智能平台化”完成了从“云”到“端”的价值再传递，使系统形成了一个完整闭环。
