大數據這名詞在近幾年已經被各大輿論講到不能再講，所有東西都能跟大數據扯上關係，那到底甚麼是大數據。許多人在做調查時，會想用多資料讓樣本能趨近於現實，但其實並不是所有事情都能用大數據解決，其實想解決問題前，應該先了解問題本身，先設想一個答案再去做從大數據中找到能解決問題的方法。

蒐集數據定沒有這麼的容易，如果以填表單來說，每增加一個欄位就會增加將近14%的人會把想把資料填完，或者是直接關掉，因為現在資訊越來越多，使用者對回饋越來越不積極，使得在蒐集數據這方面就有非常大的挑戰。在數據分析中也有一項非常大的陷阱，數據的成效學習中，關聯往往不等於因果，舉例來說，如果有位買家買了手機，就有可能買手機殼，這是屬於因果關係。如果有人常買零食及衛生紙，只能說這是有關聯，不能說兩者是因果關係。

大數據其實不抽象，他有一整套方法讓人們能夠購過數據尋找相關性，最後解決各式各樣的難題。這項思維除了可以解決社會問題外，還可以解決商業問題，在許多文章都指出，商業其實是最廣泛運用大數據領域之一。

現在的人工智慧離不開深度學習，透過大量資料在所有的領域探索，例如圍棋博弈、商業精準行銷、無人自動駕駛等等，人能做的有一天也許會被機器所超越。而人工智慧要實現這樣的發展，解決在在社會中許多高人力成本的問題，除了計算能力和深度學習演算法的演進，大數據是其中的關鍵。