大数据的出现加上云计算的应用，重塑了传统的推断、描述式的统计学，从理论上讲是完全可以客观、准确的告知公众企业的真相、产品真相的。其对品牌建设工作关系最大的有两方面：第一就是精准的市场调查如：产品需求、公众喜好、消费者口碑等等。以此为基础从设计入手生产目标产品，比如喜欢健身的人手上戴的运动腕带，大部分产品显示的是每天消耗热量的数值(卡路里)，耐克公司生产的产品显示的数值是“燃料”(Fuel)而不是“热量”，并在网上让体育明星与公众互动每天“燃料”的消耗及方式。生产商说并不指望卖运动腕带挣钱，而是通过腕带收集用户的相关数据，从而设计出更符合用户需求的产品。虽然我还没有看到有更新的产品上市，但却知道这款产品一段时间在日本，美国常常脱销。

　　大数据的第二大作用是预测，比如沃尔玛的大数据中心在市场调查的基础上通过数据分析优化物流，改变商品陈列布局，制定合适的价格，根据客户行为(相关关系)前瞻性的推出促销计划。大数据预测用在交通导航上的作用不仅是告诉你现在哪条道路畅通哪条道路拥堵，还能够告诉你将要走的路在几分钟、几十分钟后的情况会怎么样。

　　在信任这一问题上，我们习惯的认为只要数据样本足够大，模型科学合理，分析出的结果就是可信任的。但现实情况并不尽然。原因是数据本身的来源就存在是否可信问题，这也就是我们称之为你所用的大数据是不是真正的大数据--全城大数据。联合国近期召开的互联网治理论坛上最热的议题就是“假新闻”(Fake news)，其中列举了美国大选时期特朗普网络支持的票数，真相是本国支持者只占11%，其余支持票均来自国外!这就提示我们，现在很多基于大数据的调查和分析，实际上是基于网络信息的调查。这样的信息获得的数据尽管样本足够大，你很难保证里面没有水军成分。而真正来源于超市收款台、pos机、手机支付以及物联网、可穿戴设备中这些客观的数据，由于制式不同打通匹配是件不容易的事。仅就交通信息管理系统来说，由于交通检测方式多样、信息模式复杂、数据种类繁多，监管部门各自为政等问题就大大影响了应用的有效性。而如果找第三方专业公司去做信息匹配，企业又会担心数据资源的泄露。当然也有不少企业在信息匹配上干脆就自己来做，但是这样出来的结果别人能信任吗?因此，我们一直感激上世纪80年代由卡恩、瑟夫他们发明制定的TCP/IP协议——网络通讯协议，就是由于有了这个协议才有了今天互联网的发展。但这个协议解决不了网上虚假信息问题。我们在品牌建设过程不得不对现有的大数据指数，口碑排名留有一份戒心。