对于《大数据时代》中的“在鱼龙混杂的数据中，允许错误存在反而提高质量”这个观点，追求纯粹的分析师或者带有强迫症的营销人，肯定不同意。因为以往的经验都告诉我们对数据要进行处理，剔除一些错误，抛弃一些“无用的”数据，追求绝对的精确。
书中举了个谷歌翻译系统的栗子，它会吸收网络资源上所有能够找到的翻译，会从各种各样语言的公司网站上寻找对应文档，还会寻找联合国和欧盟发布的官方文件……目的就是为了吸收海量的信息，然后翻译更多且更可靠的内容。我们可以想到，它的输入源其实很庞杂混乱，也许它所吸收的带错误的翻译会令其他翻译系统抓狂，可是最终的结果却表明，谷歌翻译的质量却是 的，而且灵活通用。
看到这里，突然感觉这和听取所有声音后深思熟虑做出的决定往往相对最正确，是一样的道理。所以说，适当放低标准，容忍误差或者错误的存在，反而可以提高数据结果的可靠性。
过去我们可以用数据来帮助销售更多的产品，现在和未来，数据本身就是一种资源，会改变一些企业的业务模式，甚至传统的制造业企业也会被改变。举个舍恩伯格自己说过的劳斯莱斯的例子，劳斯莱斯过去是生产飞机的企业，而且营业额和利润都很高，但是后来随着飞机的发展，他们利用了一些软件以及硬件来对发动机进行改进，因此他们获得了很多关于维修的数据，在拥有一定数据后，劳斯莱斯就改变了营业模式，从销售产品变成了销售服务，对维修服务收取固定费用，尤其针对全球各地的飞行公司，生产飞机的公司提供服务，这就是一个让数据本身成为资源带来巨大价值的很好例子。
书中指出，在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿，一是拥有大数据的公司和组织，如 府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）；二是拥有数据分析和处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌；三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找出属于自己的价值高地。
我认为《大数据时代》是一本可以预测未来的书，而现在看，未来已来。大数据不仅改变市场营销，改变生产制造，改变我们从事商业的方式，数据本身就是 的资源，对企业来说意味着可以创造新的价值，新的商业机会，任何一个行业都不会对竞争产生免疫能力，所以说都必须要适应大数据时代，面对这个革命去不断的学习。
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