大數(shù)據(jù)價值被一步步挖掘，從這個概念被提出，到如今被各行各業(yè)利用，從本質上來說，大數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)必須是基于“數(shù)據(jù)的開放與共享”的，甚至是“數(shù)據(jù)分析結果的開發(fā)與共享”的，但在商業(yè)應用上，數(shù)據(jù)的共享目前還僅限于企業(yè)內部的共享，甚至企業(yè)內部的共享都尚不充分，以中國移動為例，中國移動擁有龐大的用戶數(shù)據(jù)，分別產生/存放于B/O/M域等IT系統(tǒng)、各基地/專業(yè)公司業(yè)務平臺以及統(tǒng)一DPI系統(tǒng)中(DPI數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，蘊含豐富的用戶行為信息，挖掘潛力巨大，對計算、存儲網(wǎng)絡資源提出巨大需求)，但由于部門壁壘、接口實現(xiàn)難等原因，這些數(shù)據(jù)并沒有得到充分的共享和調用，可謂“坐擁金山而入山乏徑”。

很多人眼里，數(shù)據(jù)有時就像一個騙子，單一企業(yè)/行業(yè)的數(shù)據(jù)是具有片面性的，如電商企業(yè)的數(shù)據(jù)只能反應用戶的消費水平，購買偏好等屬性，社交運營企業(yè)的數(shù)據(jù)只能反應用戶的社交屬性，圈子屬性，金融企業(yè)的數(shù)據(jù)只能反應用戶經(jīng)濟屬性，由于數(shù)據(jù)源的限制，數(shù)據(jù)池的孤立，各企業(yè)/行業(yè)往往只使用內部各種系統(tǒng)、平臺的客戶數(shù)據(jù)進行分析，最多會結合一些通用的、容易獲取的行業(yè)數(shù)據(jù)(如第三方咨詢報告等)，得出的結論只能對單一企業(yè)/行業(yè)有價值，應用的層面很單一。舉個例子，游戲企業(yè)想要制作一款面向年輕人的社交游戲，但它只有目前的游戲玩家的數(shù)據(jù)，基于此分析出來的結果只能迎合固有的游戲玩家的喜好而不能挖掘非游戲玩家的需求以實現(xiàn)新的市場的突破，一旦迷信大數(shù)據(jù)的能力和價值，并在企業(yè)運營中應用，這將是一種很危險的錯誤。

數(shù)據(jù)是具有欺騙性的。舉一個通俗點的例子，在周浩暉的懸疑小說《套子里的人》中，警察根據(jù)社交數(shù)據(jù)+嫌疑人表現(xiàn)進行分析，社交軟件的聊天記錄清楚地指向A有殺死B的傾向，而現(xiàn)實生活中A也說過“氰化物質用作毒藥可真是不錯”，而死者的死因也確實是氰化鉀中毒，基于這樣的數(shù)據(jù)信息作出A是兇手的結論是合情合理的，其實這就是大數(shù)據(jù)分析的結果，只是不是機器分析，而是我們大腦進行的大數(shù)據(jù)分析，而實際上，這個判斷是錯誤的，因為社交軟件使用了昵稱，窄數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)分析無法判斷昵稱指代的是誰，同時A實際上說的是“氫化物”而非“氰化物”，這一點窄數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)分析也識別不出來。其實利用大數(shù)據(jù)分析去解決問題就如同偵探破案，數(shù)據(jù)源越少誤差越大，只有充分調用方方面面的數(shù)據(jù)信息才能更靠近真相。

數(shù)據(jù)具有欺騙性。但數(shù)據(jù)本身是無辜的，幕后黑手其實是數(shù)據(jù)的用法。數(shù)據(jù)量巨大的情況下，如何保證分析的正確性，是數(shù)據(jù)用法的關鍵。一旦沒有正確使用，就會呈現(xiàn)出“騙人”的姿態(tài)。使用者要選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具進行數(shù)據(jù)解讀。大數(shù)據(jù)魔鏡免費版適用于一般數(shù)據(jù)分析需求的用戶，高級版則有更全面、更強大的功能效果。如果選擇此類工具讓數(shù)據(jù)使用更高效和科學化，大數(shù)據(jù)將可以將“欺騙性”降到最小。