大数据行业的数据精准吗？

1. 大数据行业的数据精准吗？

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

2. 大数据真的很难吗？

又到了择校选专业的高峰时期了，大数据作为近几年来的热点，确实是受到了不少的关注，并且现在各大学校都在开始设立大数据相关的专业，并且很多计算机专业相关的课程，也会涉及到大数据。
大数据真的很难吗？从专业技术门槛来说，大数据是有门槛的，毕竟企业愿意开那么多工资，不是白开的。但是真正从技术层面来看，大数据也是IT技术的一个方向而已，只是具体需要掌握的技术并不相同。
大数据需要成体系地去学，不管是高校的课程，还是专业的技术培训课程，只要基础打好，循序渐进一步步去学，都是能够掌握下来的。

3. 大数据有哪些误区？

误区一：在大数据技术部署中，其他人都领先我们
虽然越来越多的企业开始关注大数据技术和服务，测算结果显示，73%的企业正在投入或策划大数据技术，但大多数企业才刚刚开始接受这一技术。
因此，担心竞争对手运用大数据技术快速发展实在是杞人忧天。实际上，只有13%的受访企业真正开始部署大数据相关技术。
“企业面临的最大挑战是怎样通过大数据获得价值以及怎样入手部署大数据技术。大多数企业在试点阶段就遇到困难，因为他们并没有在业务过程或实际用例中运用该技术。”
你并没有落后。为实际的任务制定策略，并与IT及业务部门合作。
误区二：大数据将取代数据整合能力
企业希望通过读时模式(Schema on 
Read)处理信息，使用多个数据模型灵活地读取同一个数据源。这种灵活性将帮助最终用户决定怎样按需解释任意数据信息，并实现个体用户数据访问的定制化能力。然而，大多数用户实际上使用写时模式(Schema
 on Write)。写时模式下用户可描述数据并制定内容，而数据完整性也能保持一致。
误区三：数据量很大，而小缺陷无关紧要
有人认为，根据大数定律(Law of Large Numbers)，独立的数据缺陷无关紧要，不会影响分析结果。
与更小规模的数据集相比，独立的数据缺陷对整个数据集的影响的确要小很多，但目前，数据量不断增长，数据缺陷与以往相比也越来越多。
“因此，低质量数据对整个数据集的整体影响仍保持不变。此外，企业在大数据环境下使用的大部分数据来自外部数据源，其数据结构和来源未知。”
“这意味着数据质量问题的风险比以往更高。因此，在大数据部署中，数据质量实际上更加重要。”
设计出新的数据质量管理方式，并选择数据质量级别。严格遵守数据质量保障的核心原则。
误区四：将数据仓库用于高级分析是毫无意义的
有些人认为，高级分析功能可使用新的数据类型时，部署数据仓库则浪费时间。实际上，大多数高级分析项目在分析时都使用数据仓库。
新的数据类型还可能需要提炼，使其适于数据分析。此外，哪些是相关数据、怎样聚合数据以及必要的数据质量级别等都需要企业做出决策。
尽可能使用数据仓库存储经人工收集检查的数据集，用于高级分析功能。
误区五：数据湖将取代数据仓库
数据湖解决方案通常被当作企业级平台销售，用于分析原生格式下的各种不同的数据源。但数据湖取代数据仓库，或作为分析基础设施中的重要组件是错误的观点。
与已经成型的数据仓库技术相比，数据湖技术尚未成熟，其功能不够全面。“数据仓库已具备支持多种用户群体的能力。”因此，企业无需等待数据湖技术的成熟。
在现有数据仓库中运用Hadoop等数据湖技术。只有在元数据管理技术、工具及培训上投入，才能通过数据湖技术创造业务价值。
大数据时代，消除对于大数据的误会，我们才能更好地使用这个技术。

4. 大数据的准确性怎么保证？

首先，你需要明白大数据是什么？
大数据不是单纯的一个数据，而是诸多数据的集合。
比如阿里公司的个人大数据。
一个普通用户通过客户端浏览网页，是会有该用户大概浏览多少个宝贝后就下单的数据。
快递到后，该用户是好评多还是中评多等等。
通过这些数据，就可以分析出该用户的性格如何、经济实力如何。
也可以通过外卖、电影票等等。具体描绘一个人。
例如阿里公司的核心追求就是通过大数据描绘出每个人的画像，通过这些大数据对用户进行精准投送。
所以，大数据本就是诸多数据的综合。
随着数据的增加，不能用准确来形容，而是用精确来形容了。
但你发现一个APP很懂你的心思，那么这个公司实际上就有了你的个人数据，只不过你的数据，是通过各种数据集合而成的。

5. 大数据真的这么可怕吗?

大数据的确可怕，所有的互联网平台都会利用大数据分析精准人群，比如你上一秒还在谈论裙子，下一秒你打开淘宝给你推荐的全是裙子。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

6. 大数据存在哪些误区?

1.大数据是新时代的新玩意
事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。
2.100TB以上才叫大数据
数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出准确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。
3.数据非常客观
采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。

7. 大数据有什么误区?

1、大数据≠拥有数据
很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。因此，利用大数据，甚至关联、交流，都能产生真正的价值，形成DT时代独特的大数据业务。
2、大数据≠报告平台
有很多公司建立了自己的报告中心，或者大屏幕演示中心，然后马上宣布他们已经实现了大数据，但这还不够。虽然报告也是大数据的一种形式，但真正的大数据业务并不是生成报告供人们指导，而是隐藏在大数据表象下的一套报告系统。在大数据的闭环系统中，一切都是数据的生产者和用户。通过自动智能闭环系统、自动学习和智能调节，提高了整体生产效率。
3、大数据≠计算平台
我看过一篇报道，是关于一家金融机构建立了自己的大数据系统。稍后进一步观察会发现，它已经设置了一个拥有数百台机器的Hadoop集群。大数据计算平台作为大数据应用的技术基础，是大数据闭环中非常重要和不可缺少的一部分。但是，不能说有了计算平台就有了大数据。例如，如果我买了一个锅，我不能说我有一个盘子。从锅到菜，我还需要原材料(数据)，工具(加工工具)和厨师(数据处理)来完成最后的制作。

8. 大数据有哪些误区?

误区1：大数据无处不在
目前，大数据技术和服务确实是使用率创历史新高的行业的关注焦点。但是，Gartner的大数据事实和数据显示，在所有组织中，只有73%的组织正在计划和投资大数据。但是，它们仍处于大数据采用的萌芽阶段。
误区2：大数据都与大小有关
大数据的特点是5V——Volume(体积)、Velocity(速度)，Variety(品种)，Veracity(准确性)和Value(值)。虽然处理大量数据是大数据的主要特征之一， 然而数量仅仅是大数据的主要定义特征。此外，数据的其他功能同样重要。
误区3：大数据可以预测业务未来的一切
分析可以使用大数据预测趋势，但不是推动业务发展的数据。企业有许多因素，如经济，人力资源，技术等等。因此，当涉及到预测业务的未来时，您无法通过数据预测某些事情。
误区4：大数据意味着大预算，而且适用于大公司
我们已经看到像跨国公司和政府机构这样的组织投入巨资建立大规模数据中心和高端技术来实施大数据。不仅如此，聘用熟练的大数据专业人员和数据科学家也是一件非常昂贵的事情，因为他们的需求因市场资源紧张而很高。