从这个角度来说，大数据并不是万能的，也不能被一味神话，我们必须清晰的认识到它的实质，它能用来干什么，不能用来干什么 。我们可以这样理解：人对数据的计算和分析工作如今可能会被机器替代，但是，人的另一部分工作（探测人内心的能力）没办法被算法替代 。
大数据分析或大数据营销面临的真正挑战是什么？
1、数据冗余问题，有没有必要用这么多数据？数据源问题，数据质量有无保障，是否是真正所需？
大数据分析一直被人称颂的优点就是：海量数据的运用 。但是，数据是不是越多越好？如何筛选这些数据？如何找到有价值和有用的数据？数据的庞大和冗余会对大数据分析造成什么样的影响？
对于大数据而言，巨量的数据来源是分析准确性的根本保证 。但是，数据量大到一定程度后也面临着很大问题：想要保证准确度就变的困难了 。这样就难以保障分析结果的准确性了 。大数据分析和预测失败的例子也有很多 。比如，最典型和著名的一个便是谷歌预测流感趋势失败的案例 。
报道称，谷歌是基于搜索引擎数据进行的分析，其分析结果与美国疾病防控中心的监测数据相差近两倍 。尽管谷歌不断调整算法，但仍不能保证结果的准确性 。这就说明一个重要问题：数据源问题 。谷歌是基于搜索引擎上的搜索词来分析的，许多搜索词都是无效的，没有任何意义的，所以它们不能真的代表流感趋势，但它们同样被计算在内 。这就造成了结果的严重偏差 。
所以，你弄到的这些数据，如何保障它们的确是你所需的？的确是重要的？如果数据源出现了严重偏差，那么你的分析再精准，那么也是徒劳 。比如，你花费了大量精力去搜集互联网用户产生的日常分享信息，你对他们的所有信息都进行分析，结果预测出几种消费趋势 。但是，这些分享信息中有大量冗余信息，数据精准度很差，许多都是跟消费没有关系的，那么这种分析结果很可能就是不准确的 。你按照这种结果进行下一步营销战略当然可能是失败的 。
2、大佬平台的游戏，普通企业难掌握大量数据；难检验可信性
各大互联网公司平台掌握着用户资源，用户产生的信息当然也被聚集在各平台内 。但是，各家公司或平台的数据并不会完全向公众开放 。我们只能通过某些工具抓取到网络上散落的信息，但不能准确掌握完整的有实际价值和意义的后台数据和信息 。
而这些海量信息，对于像谷歌这样的大互联网公司来说，就是宝藏 。大数据或许只是这些大佬平台的游戏，普通企业比较难参与进来 。
并且，这些平台之间并不互通和开放，他们分析出来的数据结果得不到第三方的验证和检验，我们就无法知道他们大数据分析结果的有效性和可信性 。当然，他们将这些数据分析用户自身产品开发和自身发展上还是很有价值的 。所以，普通人或普通企业对于大数据的渴望或许是奢望 。将来互联网大平台公司或许会售卖大数据分析的服务，这很有可能 。并且，未来，个人数据管理领域的创新和创业将会增加，应用也会增多 。
另外，目前大数据分析的算法还没有标准，也没有公认和统一有效的工具 。
所以，从以上这些方面看，大数据分析和大数据营销还有很长的路要走 。我们需要正确、理性地看待大数据 。
作为互联网金融的一种模式，P2P行业如何发展一直是舆论的焦点 。其中最被大家推崇的一种观点是P2P的发展必须结合大数据，无论监管、媒体、还是我们从业者，都达成了共识，许多公司为之努力并且做了尝试 。但事实上，P2P不能迷信大数据，大数据并不是万能的，与其执着于用大数据做风控，不如用来做营销 。

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