大數據的特點表現為收集到的數據量大，智能分析相對精準迅速，但很多時候還不夠智能化。大數據同時推動硬件領域不斷進步，也不斷推動人工智能化的發展進程。
一、優勢
我們普通人無論手機上網，還是電腦上網，遇到最常見針對個人的大數據分析就是浏覽内容推送了，當然你的手機後台也會依據習慣進行推送。
例如，用新聞客戶端浏覽一些内容時，APP會根據你喜歡的内容進行有針對性的領域推送，喜歡曆史的，它就給你反複推薦這個領域的，甚至精準到哪一類。
還有一種常見的大數據推送，就是分析你的購物習慣，比如你浏覽化妝品，那麼購物平台，就會集中推送這類商品。
APP、應用等利用大數據進行智能分析，很多時候确實能夠幫助用戶找到自己喜歡的内容，并提高了用戶的使用效率，也為自身謀求了一些利益，想抓住用戶群以及使用率，甚至直接轉化為購買潛在用戶。
二、問題
但問題是，很多時候大數據分析比較單一，不夠聰慧。
1、例如，我們經常使用的購物平台，消費者已經購買了某款産品，接下來很長一段兒時間定不會購買此類産品，但平台還會反複推薦此類産品，讓人厭煩，很顯然這種大數據分析是失敗的。
2、再比如，剛才提到的APP内容推送，雖然APP知道使用者喜歡一些領域内容，但作為自然人不會僅僅局限于某部分内容，也需要内容擴展，想了解更多方面未知領域内容。可内容平台的大數據分析，很顯然做不到這一點。
即使使用者去搜索其他領域的内容之後，過一段時間APP或平台才會加入新推送内容，感覺大數據分析的智能化很差。
三、更廣的領域
筆者隻是列舉了大家最常見的兩種情況，其實很多領域對于大數據的積累，智能分析，學習等方面還是用處很大的。
1、比如，我們用智能手機進行拍照時，就會通過大數據分析攝影師的成功經驗進行優化。
2、汽車自動駕駛技術，不但積累了很多成熟的司機的駕駛習慣，而且機器還是根據更多使用者的駕駛習慣，駕駛環境等因素，生成更合理的駕駛經驗，技巧。
3、像比較熱門的圍棋AI訓練，就是利用大數據的優勢培養選手，在很多體育項目上也都會利用。
4、導航中的路況信息也是比較成功地利用大數據推送的典型案例。
軍事、科研、工業生産等等我們生活中的諸多方面都會利用大數據優勢，來提升效率，節約成本，為人類發展做貢獻。
大數據，AI人工智能，你經曆過的善與惡，可以留言分享喲！
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