数据演变载体应该是哪些？派生载体由哪些构成成分？

RFM模型对于经济学的指导意义之所以重大的主要原因在于，它能反映出公司一段时期内我们是否拥有优质的客户，同时拥有潜在的客户，每当面对决策者的进行判断的时候，我们则更应该明白他们真正需要的数据到底是什么？其实对于现在的技术来说，同比、环比的数据我们做的简单，但理解数据上真正的意义是非常难的事情。那么我们换个角度去考虑一下，站在业务部门的逻辑去设定产生的结果和数据提供的结果。
就举例我现在的电商公司为例吧，业务部门说一套，技术部门做一套，尽管根据业务部门的要求，技术部门已经完成了基础业务的要求，但在我看来还差的很远，原因我仔细分析了一下有几点问题：
1. 业务部门分析的内容永远比技术部门掌握的数据要多；
2. 业务部门复杂的分析方法是否能被技术部门所接受？
3. 已经被熟知的业务数据在公司只发挥一小部分作用，更多的数据未被显示出来；既然抛出了3个问题，那么对应的技术决策就来了，对于大数据来说，我们现阶段的样本数据仅仅是注册会员，这个是前期的最基本的数据分析模式和应用控制内容，也是前期运营体系里必不可少的主要构成部分，那么之后呢？第二个疑问随之诞生：数据的演变载体应该是哪些？派生载体又由哪些构成成分呢？