（文章來源：百家號）

大數(shù)據(jù)是一個非常熱門的話題，各大新聞媒體都在全世界宣傳。如果技術專家們不談論大數(shù)據(jù)，他們似乎并不是一家科技公司，直到人工智能和分組鏈開始掌權(quán)為止。但經(jīng)過這么多年的宣傳，大數(shù)據(jù)在大多數(shù)人心目中被定義為一種非?？煽?、非常有用，甚至是神奇的技術手段！對于大數(shù)據(jù)，它可能會有點過于著迷，夸大了其使用，一旦應用，可能會造成重大損失！

人們對大數(shù)據(jù)的癡迷是可以理解的。畢竟，在現(xiàn)實生活中，有很多分歧和不同的意見。最有說服力的往往是數(shù)據(jù)。冰冰的數(shù)據(jù)往往是非主觀的，它確實比主觀的觀點更值得信賴，這意味著社會進步已經(jīng)取得了進步！但一旦大數(shù)據(jù)（Big data）被夸大或不當使用，人們的錯誤觀點往往會加深并進一步固化！

不可否認，大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)記錄、數(shù)據(jù)異常比較等方面具有很大的優(yōu)勢，比如打擊刷單等行為！但是，大數(shù)據(jù)等同于科學，是一個非常嚴重的錯誤，它并不像人們想象的那么多。許多商業(yè)公司都在追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并希望在自己的商業(yè)活動中引用大數(shù)據(jù)。

來自媒體運營商的人們應該對各種平臺的推薦效果印象深刻。雖然每個大型的自我媒體平臺都聲稱受到大數(shù)據(jù)的高度推薦，但實際上效果差距很大，同一篇文章是在不同的平臺上發(fā)表的（不是在操作的情況下），你會發(fā)現(xiàn)差距很大，沒有推薦閱讀，有些平臺不夠熱情，一些平臺的收集和轉(zhuǎn)發(fā)評論很多，閱讀量很快，也許下一篇文章，你會發(fā)現(xiàn)它與原來的不同，完全偏向于隨機性，遠離智能或遙遠！

目前，大數(shù)據(jù)的應用仍在許多數(shù)據(jù)的分析中，得出一個結(jié)論，這就像科學的開始，而是缺乏科學的最重要的驗證過程！在單一條件不同的條件下，需要手動設置其他條件，以便通過比較可以觀察單個因素對實驗結(jié)果的影響。然而，當涉及到社會活動時，各種變量都要復雜得多。大數(shù)據(jù)往往來自各種復雜社會條件的產(chǎn)物，在社會不斷變化的同時，如何保持其他條件不變？單一條件或大量原因的結(jié)果是什么？

大數(shù)據(jù)起著很大的作用，可以給我們帶來很多好處，但是它并不是萬能的，也有很多的局限性，一旦迷信的大數(shù)據(jù)沒有做認真的分析和判斷，往往把這個偶然的現(xiàn)象當作規(guī)律來處理，這時你就會投入大量的資源去分配，教訓就會接踵而至！

大數(shù)據(jù)主要做三件事：了解用戶，了解信息，了解關系。如果這三件事之間還有一件事要提及的話，那就是所謂的趨勢；還有政府所做的輿論監(jiān)督，它可以監(jiān)測大規(guī)模的數(shù)據(jù)和分析人們的活動行為。大數(shù)據(jù)最大的特點是數(shù)據(jù)量大、種類多，記錄了大量的細節(jié)、過程，存儲了各種記錄和信息

但是大數(shù)據(jù)，利用效率較低、質(zhì)量差、內(nèi)容繁雜、占用存儲空間大。大數(shù)據(jù)記錄太多數(shù)據(jù)，不一定都是需要的，有時重要的信息只占很低比例，這就是質(zhì)量低、利用效率低。大數(shù)據(jù)是人工智能、智慧城市等的基礎，因為有大量數(shù)據(jù)，得以使人工智能快速訓練、從中提取經(jīng)驗；獲取重要信息、聯(lián)合組網(wǎng)，形成規(guī)模宏大的智慧集群。

大數(shù)據(jù)是中性的，有利有弊。要記錄數(shù)據(jù)、從大量數(shù)據(jù)中、獲取有用的數(shù)據(jù)、篩濾信息、對有用數(shù)據(jù)進行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。大數(shù)據(jù)不僅僅指的數(shù)據(jù)體量大，數(shù)據(jù)記錄多。更重要的是數(shù)據(jù)的維度要豐富。如精準獲客，就需要知道人的年齡，性別，位置變化，消費行為，支付數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，維度越豐富，畫像越精準，一個維度就好比一個像素，像素越高，照片越清晰。

（責任編輯：fqj）