BigData非万能！揭秘大数据四大弊端

    阿里巴巴创始人马云说：“用户没搞清PC时代的时候，移动互联网来了；没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”他的话很好地佐证了2013年以来“大数据”一词在业界的热度。

　　不可否认的是，一直被宣扬的大数据时代似乎真的到来了。在众星捧月的光环下，“大数据”如同一个香饽饽，人人都想分一杯羹。那么，大数据真如我们想象的那么美好？

　　笔者以为，在信息时代的今天，对浩瀚繁杂的数据进行整理判断是有必要的，数据中也确实存在大量的宝藏。但是，这就好比在垃圾场拾宝贝一样，垃圾永远都比宝贝多。

　　很多时候，我们无法判断数据的真实有效性，这对最终的判断是一种莫大的伤害。当数据来源不当时，这又是对用户隐私的一种伤害。企业需要在利用数据盈利的同时注意不窥探用户隐私，很多时候，很难掌握那样一个平衡点。

　　在生活中，“脏数据”无处不在，举一个例子，网络水军的存在就极大影响了互联网信息的真实。一款产品，他的价值和品质是成型的，就摆放在那里，但是对它的评价却可以千差万别。按照统计学原理来讲，评论的基数越大，最终得到的结果就越接近于真实，但是它的前提必须是用户真实客观的反馈。但是在网络水军存在的情况下，这个条件是不被允许的。

　　比如，一部低品质的电影被推上市场，因为营销手段的成功，上座率也很高，在电影网站的评分也很高。但是这并不是真实的数据，大量的水军淹没了信息的真实性。如果对数据不加分析评判而直接使用，无论计算精度多么高，结果都是无意义的，因为数据本身就存在问题。

　　类似的例子还有，淘宝卖家刷钻，微博僵尸粉丝，贴吧论坛营销贴等等。脏数据在网络中无处不在，在大数据还不成气候的今天，其实还没有十分有效的方法对“脏数据”加以鉴别。