在大數據時代，很多人都說如果一個人你擁有的數據量越多，那么你所做出的每一個決定也許就會更加正確，更加精準，但是在現實生活當中真的如此嗎？我們都知道，當今全球人口的肥胖率正在與日俱增，很多人整日也都在為減肥這個“棘手”的問題發愁，這讓越來越多的人已經開始意識到如果不能夠擁有更多的數據支持，那么就沒有意愿或者沒有足夠毅力和耐力采取實際行動那么這些數據的價值是微乎其微的。當代的普通市民從未像現在一樣存在足夠多的方式來監控健康的方方面面。
現在我們生活當中會接觸到很多智能設備，在這些只能設備上，諸如像聯網體重秤每天都能夠準確的記錄我們的體重，我們的智能手機能夠通過條形掃描來記錄我們每個卡路里的消耗，心率傳感器和血氧傳感器能夠每隔幾秒監控我們的劇烈運動，計步器能夠追蹤你的步數從血壓計到葡萄糖計的大量其他醫療設備都能傳達關乎我們健康生活的精準數據。
精準數據如何“變現”
有很多用戶會問到，既然當今大數據技術如此的快速發展，我們擁有的數據量也在與日俱增，那么在實際的應用過程當中國家內肥胖率仍然不斷地刷新歷史記錄，為什么大數據不能夠徹底改變這一局面呢？
美國專家曾經指出，雖然現在企業乃至國家IT領域都擁有越來越多的數據，但是這些龐大的精細數據背后缺少的是處理海量數據的專業技能和授權并能夠把所有數據轉換的具體措施。現在的很多企業用戶都片面的認為只需要獲得足夠多的數據就能夠立刻推動現有的業務往前發展，然而他們都還沒有搞清楚所有這些數據希望能夠解答什么樣的問題，且在這樣匆忙地部署傳感器到現有公司生態系統中是否會產生盲點等等。事實上，這種情況已經在社會多媒體分析領域存在。
別讓一顆老鼠屎壞了一鍋粥
在當今的數據社區領域存在著這樣一種比喻，海量數據就像是一鍋粥，而對于大數據技術的噪聲和偏見就像是能夠破壞一鍋粥的一顆老鼠屎，在這樣的情況下，小型且更平衡的數據池或許可以散發出更迷人的香氣。事實上，正是這種信念在龐大的數據面前催生出糾正導致情感分析領域迷失所有弊端的能量。
當企業爭奪越來越多的大數據，他們已經不再能夠在龐大的顯示器面前簡單地挖掘包含數千項指標的所有數據。他們需要人工智能來對所有數據進行篩選并總結預判事物未來的走向。或許大數據今后的焦點應該更少的集中在通過任意部署來收集越來越多的數據，而是更多的聚焦到如何篩選能夠反應所提問題的小型輔助數據流上。又或者隨著人工智能的成熟，在未來能夠競爭應付無限龐大的數據并解決處理所有的問題。
編輯的話
大數據技術發展到現在其實已經在很多方面都進行了非常深入的應用，但是在數據分析等諸多方面還是需要在更為深入的層面繼續加大研究力度，從用戶角度出發而言，當然是希望更多更全面的實際應用誕生出來，讓我們拭目以待未來大數據技術的快速發展和飛越。
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