相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1、数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越“新鲜”的数据，越好。
2、数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的“新鲜”数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。
在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一、人群定位我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二、地域定位分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。
都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三、产品定位什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四、趋势定位通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。
大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？
记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。
在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。
