生意参谋中的数据都是我们一家店铺的数据，如果我们有2家店铺，一家旗舰店、一家专卖店，那就可以看到两家店铺生意参谋的后台，没有一个地方可以看到2家一起的数据，数据银行可以，数据银行的数据源是品牌的数据而不是店铺的。

这是数据银行和生意参谋本质上的区别，数据银行是从品牌维度，而生意参谋是从店铺维度，而且数据银行上面的人群数量，不仅仅是线上的，还包含了线下，凡是阿里生态体系内的都算在里面，比如说在优酷上看了你的广告的也可以在数据银行找到。

这是第四点，数据银行是一个全域的数据平台，这个全域是指所有的阿里生态体系，包含线下、站外媒体，如果不是阿里体系内的广告投放，比如说在今日头条投放的广告，也可以通过Uni Desk实现和数据银行的打通，这个背后是数据银行的数据融合功能。

这里的数据融合是说，数据银行是一个数据熔炉，各种类型、各个渠道的人都可以放进去，在这个熔炉里面对这些人进行处理，处理好之后分发给各个部门。就好像一个厨师烧饭，他们家七大姑八大姨每个人都带了各式各样的食材交给他，他拿到之后就要看这些食材是什么，哪些放在一起会烧出来更好的菜，分好之后，一盘一盘的菜炒出来，这样一样汇总、归纳、分析、实践应用的过程。

数据银行的数据融合功能就是这样，各个渠道的数据都会汇集到里面，通过对这些数据的分析，找到人和人之间组合的可能，把人群组合、分层处理，最后产出一个个的人群包，应用到各个渠道上。

当然数据银行和生意参谋还是有很多差异的地方，比如说生意参谋中，可以看到销售额，但是数据银行看不到成交的销售额，数据银行中和金钱有关系的指标就是消费者资产，但是这个消费者资产是一个对消费者未来销售潜力的预估。

比如说，最近365天里面和我的品牌接触过的消费者他们未来可以带来的销售额是多少，这个预估的时候会综合考虑他们的消费能力、跨品类的购买偏好、和品牌的忠诚度等等。这些预估的指标，也是从这个消费者和品牌的关系出发。所以，数据银行是一个基于“人”的数据平台，而它能够将“人”，也就是我们的消费者体现的这么细，是因为背后有着阿里的Uni-ID体系。