大數據驅動的服務存在嚴重問題，我的解決方案是這樣的

在這個全面信息化的社會，數據，顯然成為一切服務的基礎。尤其在一個被大數據驅動的環境中，我們每一個人的數據，都已然成為公開的秘密——一方面為我們服務，一方面被我們服務。

圖片來自網路

然而，完全通過數據驅動的服務，一直存在一個很嚴重的問題——慣性，尤其是在關鍵時刻，慣性導致的結果，很可能是災難性的。

舉個例子：

某女士偶爾光顧附近的某家餐館，老闆根據該顧客習慣上菜，然而該顧客恰好剛有身孕，口味有變，導致用餐十分不愉快。

再舉個常見的例子：

我們在網上購物之後，再遊覽其他頁面時，經常會被推薦一些相關的產品，可是我們卻已經不想再關注它們。

以上例子無不說明通過大數據觸發的服務，和人類常見的慣性思維一樣，這是一個很嚴重的問題——它無法針對個性的突發異常事件。

也許，各公司正在探索在熟悉場景中如何處理異常事件的方法，對此，我談一點比較生疏的看法，和大家分享。

各種數據通道融匯貫通，先讓數據被我們服務，然後為我們服務

但是要做到這點，真的很難，基本所有公司都不願意分享自己的數據，我只想說：

寧願閉門造車，也不願意眾人划槳開大船，這樣真的很不好！

這個難點，我們不能談，要不一定談不下去了，因此，我們只能講講如果已經貫通了各種數據通道以後的好處。

拿案例一來做簡單分析吧：

醫院將懷孕信息、超市將最近的購物信息提供給餐館，餐飲信息系統一定能計算出顧客的新口味，也就不會發生那麼不愉快的就餐事件。

同理，在案例二中，如果：

購物平台將訂單結果告訴瀏覽器，相信瀏覽器一定會實施新的推薦方案。

不過：

當我們沒有一點點隱私的時候，是不是也很害怕！

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