在当前的互联网领域，提及大数据，相信很多人都了解，大数据已经成为了备受瞩目的“大明星”，与此同时，大数据的应用层出不穷，正改变着公共决策、企业管理、市场营销以及生活的方方面面。

　　我们知道，大数据要发挥作用，有一个前提就是数据是好的数据。所有数据都是好的么？当然不！因此大数据时代还需警惕“脏数据”。什么是“脏数据”呢？简单来说，就是那些虚假的数据，那些未能反映真实情况、扭曲了真实情况的数据。

　　那么，“脏数据”是怎样形成的呢？

　　KPI、利益诱惑，导致主动弄脏数据

　　淘宝卖家信用等级制度是一个很好的创新，推动了诚信网络购物环境的构建。信用的等级主要依据是交易成功后买家的评分。由于信用等级在买家购物时有着巨大的指导作用，所以卖家都颇为重视自己的等级。这也导致该制度从诞生的第一天起就伴随着“脏数据”。部分卖家挖空心思、弄虚作假争取高的等级：有的采用虚假交易的方式，自己卖给自己，然后给予这次交易较高的评分；“刷信用”、“刷钻”俨然成了一门生意，有不少专门做这个生意的网站；职业差评师也应运而生，很多恶意买家专门以给网店差评为手段向网店店主索要钱财。

　　微博粉丝数体现了一个人的影响力，同时也具有商业价值。这里也有“脏数据”——僵尸粉，即虚假粉丝、永远沉默的粉丝。自己可以注册多个微博来关注自己；花钱也可以买到“关注”，这些粉丝通常是由系统自动产生的恶意注册用户。

　　终端销售的代理商为了套取运营商的佣金，用一个虚拟的串号录入系统，自己卖给自己；电信业务销售代理商为了完成运营商下达的任务量，将手机号卡从系统里开出来囤着，放在抽屉里慢慢卖。这些，都能产生巨大的“脏数据”。

　　评论：

　　大数据带来的价值是众所周知的，这些价值已经深入到各个领域，然而，这并不代表所有的数据都是好数据，“脏数据”也不容忽视，“脏数据”的产生原因来自方方面面，若想避免，需要企业和社会各界的共同努力。