大數據在實際應用的客觀問題與未來的市場模型定位

在現實的調研應用在實際的大數據並不能解決所有問題。大數據是很有用的，幾乎每一個環節，包括針對愜意的產品設計、市場定位、目標選擇、銷售策略和模式修正以及變現的預估，都能靠大數據來解決問題，甚至連各種和商業無關的問題，也都能從大數據這裡得到幫助。但大數據並不是萬能的，大數據能解決的都是客觀問題，而不是主觀問題。因此，我們要堅持科學發展觀念，引導大數據針對各個領域的進一步結合和深度的開發。

數據應用

數據並不是越大越好。數據分析早就存在，大數據火爆卻是最近的事情，其中的區別就在一個「大」字。從道理上講，數據種類越多、序列越長，包含的信息就越豐富。但值得強調的是，信息越豐富未必就越好，當下是一個信息大爆炸的時代，信息越多有的時候越不利於獲知。而且更重要的是，像數據模型的建立和完善，明顯是一個核心信息不突出的事情，所以信息之間反而容易形成無邏輯的衝突，這恰是模型的多變和多樣性。

數據模型

大數據分析都是基於既成事實的，它更擅長於告訴我們，世界是怎樣，而不是世界應是怎樣和將會怎樣。在不確定性面前，大數據是無力的，所以究其根本，大數據不是用來預測的。大數據能帶給我們的，是知識，是獲知，而不是判斷，更不是武斷，而尊重不確定性，才是正確使用知識的一部分。因此，在數據模型的運行下，針對數據數組的定位和雲計算顯得格外重要。

數據分析

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！