目前業界對大資料存在兩個誤區：

1,大資料的大不是數量大，是緯度多，層次多，面向使用者的行為分析的標籤多。

舉一個簡單的例子，天貓在對使用者性別進行分析的時候，一般我們常規的系統就是男女最多還有一個空。而，基於大資料的智慧系統，對性別分析的時候，他有，早男晚女，中午男，晚上女，晚上男，凌晨女人，因為面對數字化的系統，它和現實系統是不一樣的，而我們背後的每一個使用者基本上只是個程式碼。所以天貓的性別標籤總共有18個。

2,大資料不只是是用來統計和分析的。大資料的價值在於，透過對大量模糊的資料，而非精準的資料，進行大批次的行為分析和長時間的跟蹤，來反饋一個相對準確率比較高的預測，和適應未來的場景變化指導決策。所以我們不要期望大資料能解決所有的問題，它需要和現代人工智慧系統以及過去的it系統，以及和現實中的實體系統進行融合，最高效的解決商業決策的問題。

總結來說，我們需要把大資料和人工智慧網際網路乃至現在的區塊鏈技術進行融合，切實去解決產業升級生產過程，經營管理過程中的效率問題和預測難題。

實體經濟需要用資料去分析自身的商業行為本身，用資料去發現自身的問題，來改善自身的經營成果！大資料要把感知層，網路層，應用層打通，大資料自動會對實體世界進行分析和應用。大資料和實體結合，取決於，如何定義什麼是實體經濟，什麼行業屬於實體經濟，一般行業充分利用資料就足夠了！

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首先大資料就是字面意思大量資料！

二.大資料是立體的，多層次，多維度，多空間的資料！

三.大資料經過篩選對比分析後由模糊變為精確資料！

四.實體企業要學會運用大資料分析方法和工具，以減少企業成本浪費，避免企業走錯方向！

大資料可以幫助實體店精準營銷，但是實體店要積累自己的客戶資料，有一個叫優客尚品的平臺，就是專門為實體店打造。