大数据准不准？

　　毫不誇張地講，大數據是準確的。否則大數據還有什麼意義呢?大數據的關鍵在於這個＂大＂字。這個大字，不是大小的大。而是指數量大，樣本大，規模大。大數據之所以能夠得到重視，並且能夠得到廣泛的應用，最根本的一點就是它從本質上反映了統計學的規律。就個例而言，大數據可能不準確。但從宏觀上看，大數據一定是準確的。
　　新冠病毒剛開始出現時，包括醫療機構在內，並不知道是怎麼回事。也因此沒有相應的治療方法。莫名其妙的發熱，乃至病亡，引起疾控部門的重視。統計數據更是提醒新冠肺炎來勢兇猛，傳播極快。此時此刻，正是大數據為決策者提供了依據。在沒有相應的有效治療辦法的情況下，為了控制疫情蔓延，只能封城。強制性地減少人與人之間的接觸。封閉，隔離，使大家都感到不便。但強制性的隔離措施大大減少了病毒感染的人數，這是不爭的事實。可見，大數據提供的信息是準確的，有益的。
　　當今社會時代是一個開放的時代。每時每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流動傳播。如何從這些大量的快速的流動中找到基本的規律，在更高的層次上進行梳導和管理，是管理者不可推卸的責任。而要真正做到這一點，大數據是必不可少的管理手段和技術。大數據如此重要，不準確顯然是不允許的。
　　大數據的準確性是有一系列的技術保障的。從數據的收集，統計，到最終做出科學合理的決策，都不能馬虎敷衍，它有一整套嚴格的操作流程，確保數據可靠有效。
　　一般情况下，大数据分析，是提供概率的，比如，同一时间、同一气候条件下，吃午饭点某个炒菜的概率是多少！
　　我感觉正如你所说的大数据不太准。大数据是指数据的真实性、准确性、可信赖度和数据质量等。数据库是获取、存储、管理、分析，工具软件，信息数据集合。
　　大数据特点是：1、多样；2、大量；3、高速；4、低价值密度；5、真实性。
　　大数据管理在变化，不断地提高数据质量。现在是信息时代，各行各业都在研发和使用数据库模块，实现数字化。网上购物用得吃的早已普遍大众化，网上法院、办公、教学、培训，医疗保险等等都是新模式，办事需要身份证，现在扫码变成数字化这是方式的变革，驾驶证变成电子证也就是数字化管理模式，疫情期间扫吉祥码终端就知道的疫情期间行踪轨迹路线。扫码是能够知道身份证号、家庭住址、配偶、子女、工作单位、父母和亲属等一系列需要的信息，想要了解这些信息只是集合权力而已。
　　现在随着变化适应时代，大数据库需要不断变化适应时代发展需要，换句话说，通过大数据库不出门就能从你出生到现在和想要知道的一切信息。可以说数字化给我们带来便利，改变生活、消费方式都是变革式的。未来建立更多的数据库，譬如，建立完善医疗看病数据库，病源追溯，医疗责任，金融、社会保险更体现人性化，建立完善食品安全追溯系统等等，都须要建立完善大数据库和质量，提高数据准确性、可信赖度。今天，我们想引用一些大数据共享大数据带给我们的便利，必须要以官方公布的数据为准，官方公布的数据是受法律法规保护，有知情权和解释权。总之，引用使用大数据按照规定去做，否则是要负法律责任的。我们处在信息变革的时代，携手共进，拥抱明天。
　　大数据是全量数据统计，它不准，难道抽样数理统计结果更准吗？
　　先回答大数据准不准的问题：
　　可以肯定地说大数据是非常准确地，这个毋庸置疑，大数据的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感觉大数据不准，那只有一个可能就是，有人在引导你的思维…
　　对于为什么说大数据准确，我们首先了解一下大数据的概念：
　　对于＂大数据＂（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。＂大数据＂是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。他是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，
　　大数据的特点：
　　海量的数据规模、 快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的＂加工能力＂，通过＂加工＂实现数据的＂增值＂。
　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
　　随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
　　大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。       未来什么最值钱：那就是大数据
　　有很多数据不一定真实。