隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。尤其是在今年發生的“神仙打架”事件，華為和騰訊、順豐和菜鳥，其背后實際上都是數據的爭奪。其中，有人這樣認為：不就是收集很多用戶數據，用機器進行處理嘛，干嘛整天吵得這么激烈？傳統行業的數據，收集和分析慢，互聯網時代特別是移動互聯網時代，數據收集和分析都變得更快更智能，僅此而已吧！

事實上真是如此？大數據到底是聽著很牛，還是實際上真的很牛？

大數據是近年來新出熱門詞匯，人們對于大數據的理解還不夠全面，甚至存在一些誤區，認為數據量大就是大數據，或者認為里面數字大也是大數據，實際上這些只屬于統計的范疇，和大數據是沒有關系的。

所謂大數據，其實是有兩部分組成的。一部分是海量運算存儲能力，一部分是數據建模算法。

認為大數據是更快更智能的處理技術的人，只是認識到了大數據海量運算儲存能力，而這部分只是量變，卻沒有認識到質變。

如果針對消費者市場，大數據的目標是對每個消費者有清楚的認知和跟蹤。你的年齡、身高、家庭背景、收入水平、信用水平等等這些表面的客觀的信息自不必說，你此刻在哪里、喜歡什么顏色、喜歡什么風格、想要什么東西，都能夠收集分析出來。之后便會在你正在看的視頻網站、正刷的APP，所有這些界面上呈現信息，引導你關注。隨著這項技術的進步，甚至可以提前預知你想要購買的東西，提前一步給你送達。可以想象一下，你想買一個東西下單二十分鐘就到你家門口了，因為早就預測到你什么時候想要什么了，所以幾天前預測到就提前發貨到你小區的提貨點了。

這樣的精準的服務，以后對消費者而言當然是習慣了就不再記得它有多偉大。就像過去的工業革命，只有經歷那個時代的當事人那個時代的締造者們才會對那些創造充滿激情，而我們對隨手可得的電和各種電器還會有什么驚喜嗎？

傳統的數據行業，一沒有足夠強的數據獲取能力，二沒有足夠強的數據加工能力。包括以前靠預測總統大選起家的那家公司，他們的采樣是局限的，比如寄調查問卷，調查問卷這種采樣是難以重現真實的，且基于傳統的小樣本統計方法。另外，數據處理能力也很有限。

與之相反，大數據的采樣是無法說謊的，你點擊、瀏覽、地理信息等等這一切行為都在眼皮底下發生。這是大數據的第一個“大”，維度大。同時，數據采樣是覆蓋幾億人口全天候的。這是大數據的第二個“大”，數量大。相對傳統的抽樣小樣本集而言，大數據可以稱之為全樣本。正是這兩個“大”，就能夠帶來數據的質變。

再看數據加工。傳統的加工，恐怕多數人靠Excel吧！我們采一天的數據就能撐爆幾萬臺你們家里的電腦硬盤。至于計算，可以想像一下，對這個數量級的數據矩陣做個最簡單的矩陣分解要怎么實現。這是機器的能力。人的方面，現在很多傳統的搞這些的統計方向的人經常會說，“唉，現在都搞算法去了”。沒錯，算法就是人與機器協作的溝通方式，只有和機器深度合作，才能得到更高的生產力。

這一切，在消費者的眼里，也許也不是那么的了不起，不就是一下單馬上就到嘛，不就是各種方便嘛，怎樣還不是一樣的活。但是這對商業而言卻是驚天動地的。過去你賣衣服的，你的周轉庫存和滯銷庫存恐怕吃掉了你一半的利潤都不止；一旦有了大數據支撐，你的庫存幾乎可以忽略了。過去你搞設計的，你耗盡心力設計出來的作品很可能在市場上得不到認可；有了這個精準大殺器，消費者的數據會告訴你他們要什么，你設計師錦上添花就好，真正的設計者其實是消費者自己。過去你搞營銷的，投入一大筆錢搞個營銷方案，結果收效甚微；一旦有了這個精準大殺器，營銷的投入風險就低多了。

大數據帶來的精準對商業的影響是方方面面的。這是新時代對舊時代的淘汰。除了商業，還有大量別的用處，都將深刻地改變世界。比如個人征信、醫療行業、能源行業、公路交通等等。太多太多，這些都會深刻地改變世界的運作方式。