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人们对于大数据的迷恋可以理解，毕竟现实生活中，分歧很多，各有各的观点，最具说服力的往往是数据！冷冰冰的数据往往不带主观性，不偏不倚确实比主观观点什么更值得信任，这反而说明社会进步了！但是大数据一旦被夸大或者运用不当，人们错误的观点往往会加深，进一步固化！
例如多年以前，某购物网站发表了一篇关于女性胸围的大数据，通过销售的数据得出了一个结论黑龙江姑娘的胸围最小！这与大家普遍的认知产生了很大的冲突，因为大家普遍认为东北姑娘身材高挑丰满。这个数据一出来，部分坚信自己省份女性更好（但多数人不认同）的人，认为这份数据是有力的证明！
大数据与销售数据这份数据是不是符合现实，没调查偶不知道，去过的省份也少，但这份数据真的能说明问题吗？有没有另外一种完全相反的可能性——黑龙江的姑娘胸围不是最小，而是普遍很丰满，当地的商店担心小文胸不好卖而不进货，部分女性只好上购物网站购买！
再举一个例子，购物网站数据证明，40岁以上的高消费男性更爱拥有事业线的女性，价格在百元左右，而“屌丝男”则对“事业线”没太多需求，仅对豹纹款的内衣表现出偏爱，其消费区间在30-50元之间。这种数据证明没有什么说服力，从人性的角度来讲，难道40以下的男性不偏爱拥有事业线的女性？“屌丝男”需求也得建立在女友的基础上（总不至于买个文胸自己用吧？），很可能是因为拥有事业线的女性更偏爱选择高消费男性！
诚然大数据在数据记录方面，数据异常对比有着无比巨大的优势，例如打击刷单等行为！但把大数据等同于科学，迷信它得出的结论是一种很严重的错误，它没有人们想象中的那么靠谱！
很多商业公司都追求数字化转型，纷纷想把大数据引用到自己的商业活动中，但国外研究机构Gartner通过调查发现60％的大数据项目是失败。而Gartner分析师尼克·海德克（NickHeudecker）表示，实际数字现在已接近85％，因为人们还是“过于保守”！
关于大数据失败的例子最典型的就是google的流感预测了，而偶相信若不是刚开始2008年预测的“成功”，google根本不会大肆宣传自己的大数据，后来几年的预测表现实在是打脸！毕竟没有哪家公司愿意主动告诉人们他们失败的项目，他们更愿意用成功的，富有故事性的成功案例来宣传自己，即使告诉了媒体也觉得没什么报道价值，他们更热衷于报道新事物的神奇！
自媒体运营的人对各大平台的推荐效果感触应该很深！虽然各大自媒体平台都宣称采用大数据智能化推荐，但是实际上效果差距甚远，一模一样的文章基本同时在不同平台发表（不去运作的情况下），你会发现差距很大，有的没什么推荐没什么阅读，有的不温不火，有的平台迅速热起来了，收藏转发评论的很多，阅读量很快就起来了，也许下一篇文章，你发现跟原来的又不一样了，完全偏向随机性的，离智能还是比较远！
为什么说大数据不是科学？
目前大数据的应用还是在众多的数据中分析得出结论，这很像科学刚开始的样子，但却缺少科学最重要的验证过程！大样本随机双盲分组对照实验已经科学验证标准范式了！在单一条件不同的情况下，需要人工设置其余条件完全一模一样，从而通过对比来观察单一因素对实验结果的影响！可是一到社会活动中，各种变量就复杂多了，大数据往往来自于各种各样复杂的社会条件下的产物，而社会又在不断地变动中，如何做到其他条件不变？结果是什么条件导致的，是单一的条件还是很多原因共同导致的？
例如大数据最有名的例子就是啤酒和尿布的故事，沃尔玛通过销售数据发现在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，随后调整商品分布将尿布和啤酒放置在同一片区域，从而提高了销售收入！沃尔玛给出的原因是婴儿的母亲一般在家带孩子，孩子父亲负责购物，所以帮孩子购买尿布的同时也会顺便给自己买啤酒！
你不觉得奇怪吗？如果这种发现真的有用，那么其他商店就会学习跟进，然而现在大家能看到几家超市是将尿布和啤酒放在一起的，就连沃尔玛自己现在也不这么干！难道现在是带婴儿的都是男性了？沃尔玛给出的原因根本没有什么变化！什么条件导致这样的现象无从验证，也许是当时啤酒正在促销，也许统计数据的时候刚好遇上了啤酒销售旺季，或许当地刚好有什么狂欢节日，导致啤酒需求量上升，又或者那段时间天气实在是太热了，说不定当时刚好赶上什么重要的赛事，比如说世界杯等等，现实生活中就是有这么多因素，不管其中的一种或者几种很多种都可能导致啤酒需求量上升！天气，赛事这种偶然性的因素很难重现，又或者这几种条件很那重现共同出现，你如何去控制所有条件，改变单一因素？
大数据作用很大，能给大家带来很多好处，但它不是万能的，也存在很多局限性，一旦迷信大数据不做认真的分析和判断，往往可能把这种偶然的现象当成规律来处理，这个时候你会投入大量的资源来配置，教训也就随之而来了！