但是，偏好不等于真實需求，點擊不代表一定喜歡。一個人今天在社交媒體上說：“這個產(chǎn)品不錯”，就認(rèn)為他一定喜歡或一定需要這個產(chǎn)品嗎？
機器可以對行為分類，但卻不能真正探測到人的心理和真實需求。那么，對于人的真實心理和需求的探測，我們?nèi)绾巫龅?？這時候，傳統(tǒng)的市場調(diào)查和分析方法是不可取代的。比如，深度訪談法，比如焦點小組訪談法，投射法等等。這些方法都可以在最大程度上，從心理學(xué)的角度去分析和發(fā)現(xiàn)，人真正的欲望和本質(zhì)需求。所以，今天很多大的廣告公司、營銷公司，他們?nèi)匀徊捎眠@樣傳統(tǒng)的方法去了解表面數(shù)據(jù)背后的故事和原因。而這些故事和原因，是算法目前沒辦法做到的，必須由人來完成。人和人的交流才能探測人的內(nèi)心。
從這個角度來說，大數(shù)據(jù)并不是萬能的，也不能被一味神話，我們必須清晰的認(rèn)識到它的實質(zhì)，它能用來干什么，不能用來干什么。我們可以這樣理解：人對數(shù)據(jù)的計算和分析工作如今可能會被機器替代，但是，人的另一部分工作（探測人內(nèi)心的能力）沒辦法被算法替代。
比如，前兩年我曾報道過《寫書都可以用算法實現(xiàn)自動化了，拿什么挽救出版》這樣的新技術(shù)，據(jù)稱目前亞馬遜上大量圖書都是被算法寫出來的，算法會根據(jù)人寫書的邏輯思路來組織語言。但是，這些書卻不能彌補人類情感的缺失，不能表達出社會背景和作者所處環(huán)境帶來的情感波動等等。
五、大數(shù)據(jù)分析或大數(shù)據(jù)營銷面臨的真正挑戰(zhàn)是什么？
1、數(shù)據(jù)冗余問題，有沒有必要用這么多數(shù)據(jù)？
數(shù)據(jù)源問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量有無保障，是否是真正所需？
大數(shù)據(jù)分析一直被人稱頌的優(yōu)點就是：海量數(shù)據(jù)的運用。但是，數(shù)據(jù)是不是越多越好？如何篩選這些數(shù)據(jù)？如何找到有價值和有用的數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)的龐大和冗余會對大數(shù)據(jù)分析造成什么樣的影響？
對于大數(shù)據(jù)而言，巨量的數(shù)據(jù)來源是分析準(zhǔn)確性的根本保證。但是，數(shù)據(jù)量大到一定程度后也面臨著很大問題：想要保證準(zhǔn)確度就變的困難了。這樣就難以保障分析結(jié)果的準(zhǔn)確性了。大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測失敗的例子也有很多。比如，最典型和著名的一個便是谷歌預(yù)測流感趨勢失敗的案例。
報道稱，谷歌是基于搜索引擎數(shù)據(jù)進行的分析，其分析結(jié)果與美國疾病防控中心的監(jiān)測數(shù)據(jù)相差近兩倍。盡管谷歌不斷調(diào)整算法，但仍不能保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。這就說明一個重要問題：數(shù)據(jù)源問題。谷歌是基于搜索引擎上的搜索詞來分析的，許多搜索詞都是無效的，沒有任何意義的，所以它們不能真的代表流感趨勢，但它們同樣被計算在內(nèi)。這就造成了結(jié)果的嚴(yán)重偏差。
所以，你弄到的這些數(shù)據(jù)，如何保障它們的確是你所需的？的確是重要的？如果數(shù)據(jù)源出現(xiàn)了嚴(yán)重偏差，那么你的分析再精準(zhǔn)，那么也是徒勞。比如，你花費了大量精力去搜集互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的日常分享信息，你對他們的所有信息都進行分析，結(jié)果預(yù)測出幾種消費趨勢。但是，這些分享信息中有大量冗余信息，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度很差，許多都是跟消費沒有關(guān)系的，那么這種分析結(jié)果很可能就是不準(zhǔn)確的。你按照這種結(jié)果進行下一步營銷戰(zhàn)略當(dāng)然可能是失敗的。
2、大佬平臺的游戲，普通企業(yè)難掌握大量數(shù)據(jù)；難檢驗可信性
各大互聯(lián)網(wǎng)公司平臺掌握著用戶資源，用戶產(chǎn)生的信息當(dāng)然也被聚集在各平臺內(nèi)。但是，各家公司或平臺的數(shù)據(jù)并不會完全向公眾開放。我們只能通過某些工具抓取到網(wǎng)絡(luò)上散落的信息，但不能準(zhǔn)確掌握完整的有實際價值和意義的后臺數(shù)據(jù)和信息。
而這些海量信息，對于像谷歌這樣的大互聯(lián)網(wǎng)公司來說，就是寶藏。大數(shù)據(jù)或許只是這些大佬平臺的游戲，普通企業(yè)比較難參與進來。
并且，這些平臺之間并不互通和開放，他們分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果得不到第三方的驗證和檢驗，我們就無法知道他們大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性和可信性。當(dāng)然，他們將這些數(shù)據(jù)分析用戶自身產(chǎn)品開發(fā)和自身發(fā)展上還是很有價值的。所以，普通人或普通企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的渴望或許是奢望。將來互聯(lián)網(wǎng)大平臺公司或許會售賣大數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，這很有可能。并且，未來，個人數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)將會增加，應(yīng)用也會增多。
另外，目前大數(shù)據(jù)分析的算法還沒有標(biāo)準(zhǔn)，也沒有公認(rèn)和統(tǒng)一有效的工具。