如今，数据对于每个行业都是极其重要。数据有4V的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），它们不仅仅是简单的数字，而是一个支柱。如果说，数据是枯燥的，其实，它们意味着迷思。

迷思1：数据等于数量

数据的普及让人与人之间的沟通密集起来，与此同时，针对不同人群兴趣口味的内容也多了起来。不妨，将每一个人的兴趣爱好看成一个样本，那么千人千面，他们的行为都会转换为数据。但是得到数据后，你必须像考古学家一样思考，剥丝抽茧，这样才能了解缘起缘落，为下步计划做好准备。

　　迷思2：数据等于客观事实

千人千面，差异让大数据有着显著而又规则系统的偏好。性别、天气等诸如此类造就差异，由此又可以衍生出许多内容，不可否认，就这是存在的既有事实。不过，事实存在，根据贝叶斯定理，随机事件的转换性就派上了大用场。虽然没有绝对性，利用这些反映事实的数据，你就可以对症下药，做出正确决断。必须谨记的是，数据也是有灵魂的：与其漫无目的，不如有效择取；与其滥用，不如择机而用；与其乱打一气，不如让数据引起，不同差异人群的共鸣。

迷思3：大数据即好数据

社会中，人们时常讨论着大数据的种种。面对如此庞大的数据，我们多数只能顾其一而忽略“一”外的大多数。从大数据中衍生出的厚数据，却解决其中的不足。厚数据，同只流于浅层的大数据不同，它随时调研，能深入告知用户的种种，包括行为、情感等。在分析数据的背后，同样能总结，得出理论。但是，在大数据与厚数据间，必须寻求一个平衡点。

迷思4：数据为经理人而存在

数据对经理人来说意味着什么？对于诸多经理人来说，这有着不同的答案。然而，答案中，一项是极其重要的——那就是构思布局。数据在经理人的手中，就是市场与财富，它们让个人与收集更有意义。

迷思5：数据阻碍创新

数据阻碍创新？这是一个什么命题？这个不能孤立而看。要从研究以及改善两方面来看。提问、观察、精益化研究、思维能力和日志，不能跳脱于诸多数据，比如公共数据、行为分析、社交媒体数据、竞争数据以及情感分析。同样改善方面，也不能跳脱于两两对应，转换性、分析是否有可有性，调查是否是访问呢？数字让人们的行为变得更具有针对性，但不可否认的是，也让人们畏手畏脚做出决定。

迷思6：何为正确之法？

从大数据盛行至今，在人们的智慧中，这个尚未有一个完美的答案。无可厚非的是，经理人在取决时，必要深思熟虑，做出有意义的措施，选择正确预兆，以及始终对错综复杂的事物有敏感性，那么成功才会向你招手。