偶尔与身处传统行业的朋友聊到大数据，朋友说，对大数据怀有一种“敬畏”的心理，认为它很神奇，神奇到似乎可以点石成金无所不能。但身处这个行业，在敬畏它的同时，却不时会被一种深深的无奈所包裹，切实感觉到在梦想面前，大数据也有太多的无能为力。所以今天，我们来聊一聊
大数据的”无所不能“与”无能为力“。
大数据的“无所不能”
无论是传统工业时代，还是大数据时代，信息是决策的基础：更优的决策，需要更多、更及时的信息——大数据的价值核心，是“消除信息不对称”，即提升人或程序对事物的认知。
因此，大数据可以做很多事情：
在市场营销中，大数据可以帮助市场人员了解客户群体的特征、偏好和购买倾向——只将广告投给需要的人，可以节约被浪费的广告费，却不降低广告的效果；
在金融风控中，大数据可以帮助业务人员了解顾客群体的收入水平、资产情况、借贷历史、违约风险——不向高风险顾客发放贷款，或事先对可疑人员进行核查、采取措施，可以有效降低坏账率，提升资产质量；
在零售经营中，大数据可以帮助领导层了解各商圈的人流量情况、人群特征、周边环境、竞品策略等（是比现场调研更全面、更高效且成本更低的市场分析方案）——选择人流量、人群消费水平更符合本企业定位，且竞品并没有深入挖掘的地点开设新店，意味着在起步阶段就跑在了前面；
在物流运输中，大数据可以帮助经营人员了解各地需求、线路业务量、节点负荷和处理效率——线路规划、节点布局及资源配置、关键节点优化，都可以有效的提升物流效率。
除了以上为企业带来切实利益的大数据应用，伴随着机器学习、人工智能的发展，大数据也为我们展开了更宏伟的蓝图：
语音识别和文本挖掘，使得人与机器的自然交互突飞猛进，各种智能交互机器人层出不穷；
图像识别和处理技术，结合线路规划、智能决策等大数据应用，让无人驾驶站在了时代的风口上；
对各种疾病发展过程、影响因素的分析，及人体状态的监测、感应，形成了健康监护和智慧医疗的前提；
……
一言概之，大数据为“信息获取”开辟了无数的通道，引领我们一路高歌猛进，依靠大数据，我们对周围的世界、对自身、对事物之间的关系都有了更深入的认知，也有了以前想都不敢想的各种处理方案，让我们“无所不能”。
但理想总是“丰满”，现实却是“骨感”，看上去“无所不能”的大数据，本身就带着诸多的“无能为力”。
大数据的“无能为力”
数据质量
伴随“多”的是“无序”，伴随“更多的信息”而来的，可能是“信息冗余”。数据质量，是数据应用之初与生俱来的问题。
要判断移动设备的常驻城市，可能从数据源A得到的是北京，从数据源B得到的天津，而我们压根儿没有明确的标准，来判断数据源A和B到底哪个正确，因为，正是因为不知道才需要寻求外部数据源帮助！
也许你会说，找已知样本测试就可以了。但事实上，很多数据且不说能不能找得到样本，即便能找得到，用作标准的样本本身有多大可信性，也是一个需要验证的问题。
隐私与安全
伴随着大数据的应用，越来越多的数据被“滥用”，隐私被泄漏的问题被曝光。数据应用的程度越高，经过的验证和磨砺越多，准确性越高，所受的监管也就越强，使用过程中所受限制就越多。
对于数据应用方来说，面临的可能是不断的寻找数据源、验证数据有效性、接受监管并调整、寻找新的数据源的过程。
站在数据应用方角度，面临客户隐私与数据安全，会时不时的有深深的“无力感”；但站在整个社会责任的角度，数据隐私与安全则是必须要守住的底线。
边界与壁垒
我们数据应用中的很多设想，都建立在各方数据可无缝打通和关联的基础上，但实际数据应用中，因为数据产生于不同的企业主体、有不同的处理流程和架构，“关联”并不是“无缝”的。
千辛万苦找到了适合的数据源，可能因为双方ID无法打通，导致数据根本无法使用；
战略合作训练了效果很好的模型，可能因为双方数据都无法出各自机房而无法实际投产，寻找绕行路线却又大大牺牲了效果；
数据与场景的结合，可能因为合作双方理解差异导致数据的误用……
如何减少大数据的“无能为力”
首先，建立数据流通标准。“标准”可以在很大程度上解决“质量”的问题，也可以让供需双方更好的对话，降低数据流通的成本；
其次，划定数据安全基线。有“基线”，就有了“基线”范围内的自由和法律保护，将“隐私与安全”作为每一个市场玩家的底线，就不会在安全加码时束手无措倍受打击；
再次，构建数据流通平台。“平台”可以有效承载数据流通的标准，同时更好的打破供需双方的边界壁垒，实现供需有效结合。
TalkingData智能数据服务商城，致力于为数据供应方和数据需求方提供平台，实现数据流通过程中的标准化交付、质量评估、实时计量等公共能力，降低数据交易流通成本。
让理解照进现实，实现大数据的“无所不能”，我们一直在努力。
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