並非大資料不接地氣，關鍵在於各個平臺數據並未打通。這就使得各個平臺的資料都是一個個的孤島。例如️網友反應，在淘寶上搜索過棺材，各個平臺都給其推薦喪葬用品。或者網友搜尋過電腦，雖然網友已經購買了，但是其他平臺並不知道這一事實，仍將會根據搜尋資料為其推薦。

各個平臺數據不通這一問題基本沒有辦法解決，畢竟各家都視資料為私有財產，不可能將其拱手讓人。對於平臺來說，這就需要各家不斷完善自己的演算法，在演算法上做文章，使其更加精準，這再一定程度上也將大大改善使用者體驗，使得廣告不再那麼討厭。不過，這還有很長的路要走。

目前就整個行業而言，大資料可謂非常的不接地氣，仍然高高的飄在天上。現在大量資料技術企業仍然苦於找不到好的產品經理就是最好的證明，資料沒法變現，技術再牛逼也沒用。

我不是說資料不好，其實諸如阿里淘寶，滴滴這樣的企業對資料的應用可謂爐火純青，是值得學習的榜樣。但是，個體不能代表整體。目前國內，包括那些非網際網路企業。我敢說一句話：99%的企業，其資料資產的價值，還不如一本新華字典。

我現在就從事資料諮詢工作，活的還可以。主要原因，就是我不是技術而是營銷出身，我們團隊比主打資料技術的企業更懂企業需求。大資料行業和其他程式設計開發行業（比如erp這樣的），始終都在犯同樣的錯誤。他們去評估一家企業的需求，然後開發出相應的產品賣給他們。如果是十年前，這沒什麼問題。但放到今天，就有大問題。這也是大資料行業總是不落地的最重要的原因——他們不懂企業想要什麼。

網際網路時代，市場變化越來越快。企業是跟著市場需求走的，節奏自然也是越來越快。可是現在的系統基本都沒有自我學習的能力，只能靠開發團隊後續跟進的升級維護。這個成本……高的嚇人。我知道一家企業，花了兩千多萬做了套大資料系統。後來覺得不順手，想調整，最佳化費用上百萬……你是企業的話，你怎麼想？沒錯，半年時間，這套系統就處於半廢棄狀態了。

放到我這裡，就是另一套思路了。我用傳統營銷全案的方式，幫企業貼身服務，做深度的市場調研和資料診斷。然後為企業從基礎資料框架開始逐步最佳化，這裡注意，不能是一步到位的最佳化，因為風險很高，萬一需要回爐，雙方成本浪費都太大。這樣的話，我的合作報價，可能是兩千萬的幾十分之一。企業最重要的是現金流，如果降低了企業的短期現金流壓力，他們本身就是高興的。

但是，整個過程本身就不產生企業營收。所以，我還會加上另一塊服務，幫企業免費開發新的營銷場景，增加企業營收。而這個場景也是在資料框架內開發的。而這個場景下的每一筆訂單，我們就根據開發和運維升級難度，進行1%-10%的抽成（通常是不超過5%），這個比例是很低的。

同時為了保障場景的轉化率，這就涉及到營銷層面的東西了。但是透過這套解決方案，我們成功的把營銷公司和資料企業的優勢結合了起來，同時也摒棄了兩者的短板。反而企業非常歡迎，因為不進滿足了他們的需求，市場上也確實沒有替代者。現在並不存在一家既擅長資料技術，又精通市場營銷的諮詢公司。