吐槽：整天搞数据，你考虑过数据的感受吗？

摘要：好久没有写文章了，也许是最近到瓶颈期了，才会有如下的吐槽，如若喷到各位，不妨，欢迎互喷。

意淫论

各种概念满天飞（客户画像，精准营销），落地的有几个？各种功能层出不穷（数据可视化，动态呈现），实用的有几个？所有的都是终端呈现的东西，那么或多或少都有忽悠成分，忽悠谁呢？当然是客户了！首先数据的获取就是个难点。获取数据时候需要不同维度数据进行匹配，比如行为信息，预购信息，资产信息等等；而且，你可知数据从获取到最终的呈现，需要过多少关卡（匹配，筛选，去噪，检验,分析挖掘，评估，呈现），每一个关卡都会损失掉很多数据。到最终呈现的时候，只占获取数量的1%不到。我们是某一高端品牌车的供应商（数据分析类）。有一次拿部分车主和部分潜在车主数据与电信公司数据做匹配测试，结果真是可怜的很。还有各种算法说的神乎其神，可是在使用算法之前，有多少数据进行过检验？算法越NB,限制条件越多！数据分析算法的确很重要，但是方向偏了，再NB都是白费，方向是什么？方向是业务，对业务的理解，或者说是行业经验吧。

妄想论

大家都知道阿尔法狗吧，接着就是各种人工智能的预测，各种颠覆。顿时感觉明天就可以操控机器人，完成伟大梦想一样；还有就是恐惧，恐惧未来机器真的驾驭人类。科学是把双刃剑，关键是看人心~！同时即使人工智能时代的到来，是需要时间兑现的。就好像谁都知道房价一定会降，可是谁又敢说具体时间呢？砖家可能会知道吧。再者，如同华山论剑一样，东邪亦或是西毒赢了，跟你有毛关系。东邪有桃花岛，西毒有白驼山庄，阿尔法狗有谷歌~！

纸上谈兵论

内外部数据平台是获取数据的载体。外部Hadoop集群，内部SPA(HANA,BO,BW)部署，听起来好NB的样子，可是呢，理想是丰满的，现实是骨感的。从后期的数据获取与传输可见端倪。因为平台架构图是符合逻辑的，但是实施起来需要投入大量的人力物力，而且信息从战略高度传达到一线实施是失真的；同时在实施过程中，又有多少监督工作呢。数据分析人员与平台开发人员的对接需要磨合。数据分析人员与业务人员对接同样需要磨合。即使是三方会谈也不会在短时间内有结果，如同在解决朝鲜核问题的一系列谈判的六方会谈一样。