4月24日滴滴出行和31家汽车产业链企业发起成立的“洪流联盟”正式亮相。洪流联盟将以开放和赋能为核心，广泛与汽车全产业链合作，共建汽车运营商平台，推进新能源化、智能化、共享化的产业发展，协力建设面向未来出行用户与车主的服务平台。
“3年高考5年模拟”式的深化布局
滴滴三年前便在内部提出以“开放”和“赋能”为核心价值理念的洪流战略，其除了将流量、大数据、产品运营能力和渠道网络等资源向联盟伙伴开放合作外，也提出汽车租赁与运营、分时租赁、汽车售后市场等多种合作解决方案，成功打造一站式出行平台和围绕车主的一站式汽车服务平台，从而成为承接汽车运营商服务的商业化场景基础。
经过三年的布局和深耕，其多项汽车服务与运营业务目前已经覆盖200多个城市、5000多家合作伙伴和渠道商，年化GMV超过370亿元。预计2018年年底，汽车服务平台的年化GMV将达到900亿元，增长迅猛。
数据赋能的洪流“洗卷”双腿选择
共享经济的双边市场核心在于对有效供给的深度绑定，只是“轻”的模式连接很难建立深厚的立足根基。在互联网激烈角逐的下半场，滴滴深谙提高有效供给才能保持竞争活力的法门，深度挖掘到“数据无限延展的可能性”，并把这种可能性落实到产业的上下游。这种行动的落实不是简单地整合上下游、框架范围的界定，而是突破整个产业链条各环节存在的壁垒，或顺流，或逆流去在更广阔的范围实现价值。可以从买方角度为汽车生产厂商提供设计方案、可以从卖方角度评估汽车交易、甚至可以为某个品牌做营销的数据支撑，定位咨询。从原有专车、快车、顺风车、代驾、公交、优享、小巴，到今天洪流联盟的战略，用户的双腿可以说已经被滴滴绑在了奔驰在互联网快车道的轮子上。让人的双腿从出行困难的枷锁中解放出来，随时走、随心走。这也可能是数据赋能背景下用户出行的最优选择方式。
垂直化数据 精细化运维
大数据的赋能是对某个领域内精细化的赋能。虽然现实情况中，数据的体量极其庞大，但是赋能过程却不能泛泛化，需要在垂直的领域，运用多维数据综合研判、使用。在滴滴三年布局过程中，“数据”和“赋能”就像原材料和成品交织在一起，在这一过程中，“赋能”需我们多方考虑、多角度研判。
（1）不能只关注大数据中的“大”，也要关注数据的“小”和“精”。数据的使用不是简单的“韩信点兵——多多益善”，不是单一维度地实现数据体量的庞大，让数据变成一个“大块头”，这样积攒的数据虽然庞大，但是干扰因素也极其多。而是要敏锐地去除垃圾数据、不合理数据让数据变得“精壮有力”，做到有针对性地渗入，挖出躲藏在数据背后的关键信息，解决掉赋能过程中的痛点。
（2）不能只关注大数据中的“数”，也要关注数据的意义。数据是在信息社会中1和0两个数字反复排列组合而成的，数字的罗列和堆砌不能指出真正的问题所在，也不能给人们提供解决方案。所以，在赋能的过程中不能单纯地把数据“数字化”，而是要从这些可视的数字背后去提炼信息、挖掘问题、解决痛点。针对反复出现的数据情况要更多地予以战略和战役两个层面的关注，只有这样数据才会脱型于数字，变得有生命与活力。
（3）不能只关注大数据中的“据”，也要关注数据的整体环境。这里所说的“据”指的是数据来源。当我们过分关注某些数据的出处，这就会导致我们在数据赋能的过程中（数据使用过程中）难以从整体的布局出发，把眼光狭隘地蜷缩在一个角落。所以，我们需要从整体高度出发考虑数据，研判每一个关注或存疑的数据线索的真实性、发展性以及该条数据提供策略的可行性。
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