大数据仍需要统一的数据标准作为支撑，具体问题和落地场景仍在完善中。随着技术和时间的推移，大数据的应用越来越广泛，需要解决的问题也越来越多。可能的后续问题是大数据还解决不了什么问题。对于企业来说，如果单纯使用大数据技术无法充分发挥大数据的价值，那么企业完成大数据的应用就需要一个系统化的过程。
大数据可以解决的问题有哪些？
大数据具体可以分为数据采集数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。
总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪些不能解决的问题。
什么是大数据，如何利用大数据来销售产品？
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
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。
