定制一套UI？似乎没啥必要。
林灰道：“应用方面暂时我也没什么要求，具体到时候谈的时候再说吧。”
黄静点点头，她也知道因为很多时候进行线上办公方面的建设要结合企业自身商业模式和实际需求，制定相应规划和实施策略。
这些东西只能是经过磋商得出详细地方案。
要靠着急智是不可能有什么不错的想法的。
黄静接着问道：“那对于应用之外的呢，有什么补充呢？”
林灰思考了一会道：“对了，让他们产品改个名字，先前那个名字太拗口了，最起码中文名字得换个，”
黄静：？？？
改个名字可还行？
不过似乎也不是不可以。
于是黄静问道：“改什么名字好呢？”
虽然林灰内心深处有很多线上办公软件不错的命名方案了。
但眼下租赁的F.FSG这个线上远程办公软件注定了只会是一个临时应急之用。
这样的一个临时凑数的东西纵然在同时代对比的话还算是比较靠前梯队里面的。
但以往后几年的眼光看，这玩意别说80分了，就是打60分都堪忧，总之就不及格的产品。
不要说深度协同能做得多么到位，就连最起码的信息降噪之类的东西都尚待完善。
这种情况下，林灰其实对这玩意也没过于看重。
太正式的命名似乎也没什么必要。
之所以提到命名这问题只是因为现在名为“F.FSG”的软件在林灰看来确实有点不伦不类。
反正林灰是没搞懂现在这个命名是什么含意。
还是换个名字的好，不过具体换什么名字姑且就完全就给黄静去办吧。
林灰对黄静说道：“这事让他们开发团队来斟酌，或者干脆你来安排就好了。”
黄静点了点头，并且一定会按照林灰的交代将林灰的想法充分转达。
至于林灰是什么想法？
虽然林灰似乎什么也没说，但这并不妨碍黄静去揣测。
一般来说涉及应用适配给客户往往需要是是代入客户的真实使用场景，从而进一步分析客户需求。
具体到客户虽然千变万化，但无非也就是分为专家型客户、主流客户和随意型客户。
专家型客户往往指的是愿意探索你的产品和服务、舍得花时间研究新产品的。
这类客户通常是有很强大的软件开发实力的。
很多时候这类用户不需要软件的原始团队对她们单独适配。
甚至于原始软件的疏漏和不足的地方还会的bug反而会激发这类客户DIY的乐趣。
随意型客户指的是有喜欢使用一些新奇的功能，对这类客户往往只要简单适配就可以了。
而骨干行型主流客户不会被你产品的技术所吸引，使用产品的目的是为了完成某项任务。
对于这类客户往往是要进行深度适配的。
一般来说客户并不会在这几个标签之间反复横跳。
像林灰现在这种情况明显是属于骨干型客户，对于这样的客户不进行深度适配是不可能的。
反正黄静觉得林灰之所以提到中文命名这件事不仅仅只是顾念一个名称这件事。
毕竟一个临时凑数的应用似乎没什么必要在名称上浪费精力。
黄静觉得林灰是在含蓄地向黄静转达下让海外的原创团队多搞一些符合中國用户习惯的设计。
同时在设计上要尽量照顾一下中國的用户。
之所以林灰先前在订制任务里面没明说？
黄静觉得林灰只是顾念她和F.FSG这个线上办公软件的原创团队认识而已。
于是林灰没当着黄静的面提出过多的方案修改意见。
能如此体恤下属的情绪，黄静越发觉得追随林灰是个正确的选择。
当然黄静内心深处的自我攻略，林灰对此是并不知晓的。
林灰之后和黄静也没聊线上办公。
而是又聊了一些美國科技巨头的讯息。
虽然基本都是八卦之类的无聊消息，不过也不是所有信息都是八卦。
至少林灰不是一无所获。
从跟黄静的后续谈话中林灰从黄静那得知了一个颇为重要的信息。
那就是蘋淉方面似乎致力于在谋求一笔总额大概在两亿美元到三亿美元大宗数据交易。
对于这条消息黄静在描述的时候有点含糊其辞。
似乎生怕不小心坑了林灰似的。
以前黄静描述的信息往往都言之凿凿。
很少出现不自信的情况。
涉及到这宗交易黄静先说是数据交易后来又说不是数据交易。
搞得林灰都有点糊涂。
即便是小道消息林灰也很看重相应的价值，毕竟很多时候无风不起浪。
至于黄静说得这个讯息到底是什么，经过进一步的询问以及多方查验。
以及更进一步的一番推敲，林灰还是搞明白了。
所谓的两三亿美元的数据交易交易的确实是数据，但又不是一般类型的数据交易。
蘋淉方面此次谋求的数据收购的目标指向的实际是“暗数据”。
暗数据有时候也被称为尘埃数据。
暗数据或“尘埃数据”是由所有冗余的、经常被遗忘的数据组成的。
这些数据是公司和组织在其活动过程中收集的，但随后又不使用。
这些信息往往是无结构、无标记、无分析的信息。
通常这类数据几乎是被无视的，毕竟这类数据存在于网络和服务器中，只会占据了宝贵的空间。
一般来说，暗数据主要有三种类型：
第一种是传统的基于文本的数据。这可能包括电子邮件，日志和文档。
第二种类型是非传统数据。
这包括未标记的音频和视频文件、静止图像和声音文件。
第三种类型是深度数据。
这包括深层网络中搜索引擎无法触及的信息。
这些深度数据大多是私有的，由政府或私人机构控制。
它包括由学者、政府机构和当地社区策划的数据、医疗记录、法律记录、财务信息和组织特定数据库。
这些数据都可以称之为暗数据。
收集暗数据其实也不复杂。
暗数据的收集方式多种多样。
它可能包括用户活动日志、客户对话或电子邮件记录、服务器监控日志、视频文件、物联网产生的机器和传感器信息。
暗数据还可能包括由于存储在过时设备上而无法再访问的数据。
除此之外还有很多种方式。
暗数据这类数据虽然相比传统意义上数据虽然要更隐晦一些。
暗数据这种未标注过的数据虽然不能拿来直接用吧。
但却不能否定这种东西的潜力。
反正绝对不能说这些信息不重要。
至于果子为什么对这类东西感兴趣。
因为收集这类一贯不被视为数据的数据。
实际上通过深耕是能得到跟传统数据差不多的功效的。
而且使用这类数据的话，通过一些概念性的教育消费者甚至可以形成一种企业从来不涉足一般数据的印象。
这对于树立企业形象岂不是很有妙用？？
总之，对于既当又立的企业不能说是没有诱惑力。
反正林灰觉得从暗数据入手这倒是符合很多科技巨头的行事风格。
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