②重庆衡器厂商大数据分析:可以快速找到远程服务，快速解决一些小问题和故障；还可以更准确的分析判断问题的原因，准确的维护服务，降低售后维护成本。也可以根据衍生数据对其业务和售后人员、区域分布、服务次数、服务效果进行更科学的统计、分析和控制。
③鉴于健康数据和衍生数据可能涉及终端客户信息，这种数据衡器制造商也有一定的隐私。
3.数据特征和大数据分析总结。
数据隐私大数据分析的可能性。
在业务数据和衍生数据中，高端或集团的衡器终端用户是不可能的。
健康数据和衍生数据衡器制造商是可行的。
可见，从数据收集的范围来看，基于业务数据和衍生数据的大数据分析，由于数据价值低、代表性差、业务数据机密性差，大数据分析不可行。
对基于健康数据和衍生数据的大数据分析分析是可行的，但这种数据对衡器制造商来说具有隐私特征，产权归衡器制造商所有，因此衡器零部件制造商使用这种数据，只能为衡器制造商的零部件维护和服务，决不能另外使用
数据服务及收费水平及收费规模的可行性分析。
1.业务数据服务对象和目标客户群更多的是中小客户群，收费规模和水平应在合理范围内。
鉴于业务数据对中高端和集团用户的隐私，业务数据服务的对象更多的是中低端终端客户群、中小企业和个体用户，业务数据对此类客户的隐私不强。
正因为业务数据的服务对象是这样的目标客户群，所以他们对业务数据服务的支付能力和意愿不会太高。要普及和加快这类客户群的业务数据服务，其收费规模和水平必须在可接受的范围内。
2.健康数据服务对象和目标客户群可以是所有衡器终端用户。然而，鉴于基于健康数据的售后维护服务本身是衡器制造商的一部分，收费规模和水平将有限。
提供高质量的衡器，快速提供维护和售后服务，快速解决衡器使用中的问题，原本是衡器制造商的一部分，也是衡器制造商竞争力的体现。准确的服务节省了服务成本，但这种服务成本的承担者原本是衡器制造商(服务提供商)，而不是衡器终端用户。如果衡器终端用户不使用具有物联网功能的衡器，相应的服务和服务成本由衡器制造商承担，尤其是在保修期内。