Larry Freed在某企业应用报告中指出，通过企业自身收集的数据未必有用。若想利用这些数据，企业需要制定合适的用户标准，并使用正确的工具来收集和处理数据。Freed认为，企业在大数据方面面临的最大的挑战是，在海量的信息中某些信息并不是准确的。

　　Freed表示：“如果我匿名访问我的终端，包括平板电脑、家用电脑、和公司电脑，公司根本不能识别我是同一个人。企业正在收集巨量的数据，但是某些信息不仅不会帮忙，反而会起到反作用”。企业需要建立合适的标准以了解现有和潜在客户的行为，并将其活动转化为有用的信息。而若想要这样做，企业可能需要发展新的标准。

　　需要更多的细节

　　Freed指出，在过去企业通常会使用通用的标准，即根据用户是或否的回答将客户分为三类——积极的、被动的与诽谤的，然后反馈给企业决策者那些是“忠实用户”。但在过去几年的实践中，高官们了解到这样分类并不准确，通过这种系统指定的战略也不完全有效。

　　研究发现系统通常将“诽谤者”这一分类下的用户视为“不忠”的客户，这一标准是不准确的。其实这类用户中大部分都非常重视企业，从而提出看似负面的反馈。如今企业可以利用大数据将系统标准设定的更为准确，以帮助决策者们制定有效地策略。

　　大数据能建立更好的愿景

　　另一个关于CIO的报告强调了企业可以利用大数据建立现有和潜在客户的更好的愿景。使用新标准可以提高市场份额、销量以及客户服务质量，从而使企业更具竞争力的同时持续地吸引客户。而据调查表示，准确收集巨量的个人购买行为和偏好信息可以为各种规模的企业带来商机，为其如何增强客户服务作出重要参考。当然，高管们必须积极主动来确保其大数据计划正在收集合适的资源。

　　在未来几年中，有机会改善客户服务、市场营销和销售业绩等因素将吸引大量企业采用大数据实践。通过合适的标准精确地收集现有用户和潜在客户的数据，企业可以更有针对性地制定策略以满足用户的需求。