當下，我們正處于數據爆炸的時代，全球的數據量正在以每18個月翻一倍的驚人速度增長，世界正在高速數字化。大數據也是當下各行各業都在談論的話題，某些數據分析師甚至揚言：如果可以實時、精確的捕捉一切數據，并且有足夠高效的算法與儲存設備，大數據可以分析并解決一切問題。竊以為，這樣的說法太過絕對，現實情況并非如此。大數據并非是無所不能的。
筆者在這里試圖從應用的角度分析一下電信行業大數據能做的和不能做的事情，而對于業務層面的“能”與“不能”。將留待后續文章再述。
大數據在面向客戶層面“能做”的事情
01.完善客戶畫像，洞察客戶特征
擁有更全面的客戶數據后，能更逼近客戶的真實情況。大數據因其強大的數字記憶功能，在一定程度上能做到比客戶自己還要更了解客戶，具有“讀心術”功能，這個容易理解；
02. 發現行為模式的DNA，預測客戶將發生的動作
法國數學家泊松說過：一旦我們承認人類行為是隨機的，它突然之間就可以被預測了。《爆發》作者艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西據此認為：依據泊松分布規律推斷，人類行為93%是可以預測的。大數據的核心功能就是關聯預測，比如識別離網客戶在離網前的行為模式DNA，就能推測出所有在網客戶在某個時期的離網率。類似的還有客戶換機時間、偏好機型的預測等等。
03.識別客戶需求偏好，開展個性化服務
還是圍繞客戶來說，大數據能發現客戶的興趣偏好、渠道偏好等，在規則引擎的實時觸發作用下，相應的觸點就能即時捕捉到機會，觸發完成相應的動作，進行個性化的精準服務與營銷，做到“應時應景”、“正中客戶下懷”，這對于提高營銷效率、客戶感知肯定是大有裨益的，當然這里面還要注意讓客戶比較舒服的接受觸點的服務，不要讓客戶覺得我們是在利用他們的隱私在做事情，這里面是講究技巧的。
大數據在面向客戶層面“不能做”的事情
大數據的確能記錄客戶的各種屬性特征、行為軌跡，這些數據也確實反映了客戶的操作和使用行為，但是所思并不完全就是所想，客戶的行為也不能完全反映其真實意圖。
01.大數據不能“算”出客戶的創意和想象
大數據來源于現實，但是人類的許多想法并非來源于現實，創造性的思維與想象往往是天馬行空、超越現實，因此《大數據時代》作者克托·邁爾·舍恩伯格直言：創意和想象，用大數據是“算“不出來的。
02.大數據即使再智能也無法替代客戶思維
大數據或許能幫助客戶做出一些決策方案，但最終選擇客戶哪個方案、做出何種動作，最終決定權還是在客戶自己手中。人類的思維過程、內心的真實想法是大數據不能夠完全測算出來的。人類的思維、決策鑲嵌在時間序列和社會背景之中，但數據是不能讀懂這些背景的，也讀不懂這些背景之后的一些潛規則，因而無法洞悉人類思維的浮現過程。即使是一部普通的小說，數據分析也無法解釋其中的思路脈絡，顯見大數據是不能替代人類的思考的。
03.大數據不能預測超越人類認知范圍的事情
大數據的核心功能就是預測，但是大數據無法預測毫無先兆、超越人類認知極限的事情，這類事情通常被稱為“黑天鵝”。大數據是基于歷史數據來預測未來的，但當歷史不可掌握時，大數據也是無計可施的；再者，大數據在采集、處理過程中難免被融入數據分析師的價值觀和傾向性，這會讓數據往往并非是原始客觀的，會影響最后的分析結果，而真實的“黑天鵝”隱藏于無形之中，是很難被發現的；另外，著名思想、《黑天鵝：如何應對不可知的未來》的作者納西姆·塔勒布指出，隨著我們掌握的數據越來越多，可以發現的統計上顯著的相關關系也就越來越多，這些相關關系中，有很多都是沒有實際意義的，在真正解決問題時可能將人引入歧途。
04.大數據無法描述客戶感情
大數據另外一個局限性在于它很難表現和描述客戶的感情。大數據在處理人類情感、社會關系、前后關聯等問題的時候，表現往往不盡如人意。大數據只能告訴我們客戶在做什么，而不能告訴我們客戶在做的時候是怎么想的、背景是怎樣的，或者客戶在做的時候有什么樣的情緒波動。所以，大數據往往是不能直達客戶心智空間，理解客戶擁有何種價值觀的。
