关于大数据分析，现实的情况是，说的人很多，鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因无外乎有二：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；二是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。
　　比如，提到大数据的大，一般人认为指的是它数据规模的海量——随着人类在数据记录、获取及传输方面的技术革命，造成了数据获得的便捷与低成本，这便使原有的以高成本方式获得的、描述人类态度或行为的、数据有限的小数据变成了一个巨大的、海量规模的数据包。这其实是一种不得要领、似是而非的认识。其实，前大数据时代也有海量的数据集，但由于其维度的单一，以及和人或社会有机活动状态的剥离，而使其分析和认识真相的价值极为有限。大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
　　以数据的交叉复现对于还原真相的价值为例：一个家住北京的男人借去杭州出差的机会到上海与情人幽会，回到北京后怕被老婆发现把相关的短信、微信、通话记录统统都删除掉，但他老婆如果掌握了大数据分析方法的话便很容易获得真相：查询酒店的开房记录、刷卡消费的记录、甚至他在上海期间一不留神转发的一条微博都可能透露出的位置信息。正如《大数据时代》中所引述的，一个孕妇的口味及消费模式等是有一定规律的，单一一条信息并不足以判定你的状态，但关于你的不同来源的数据集合一旦与孕妇特型（如果我们掌握了这个分析模型的话）高度相关，人们便很容易对你的真实状态进行一种准确的判断而不管你自己承认或者不承认。
　　再举个例子，面对今天社会舆情态势，常常有人感慨：“造谣的成本很低，辟谣的成本却很高”，抱怨现在的网络给造谣者造谣、传谣带来的极大便利以及人民群众过于轻信和弱智。如果我们用某个事件的数据、单一的和静态截面上的数据去观察和分析这个问题的时候，真的可能得出上述这样一种结论。但是，如果我们从社会传播的总体信息构造上分析，会发现流言或谣言的猖獗不正在于掌握了社会信息传播主渠道的那些部门的不作为、甚至蒙蔽真相所造成的吗？再有，或许你在这个地方、这件事上没有蒙蔽真相，道出的是实情；但如果你或你的同类机构、同类官员在其他事情、其他场合上有过种种蒙蔽真相、文过饰非、官官相护甚至动用官方的强力以“辟谣”的方式制造假象的劣迹，人民群众在一次次被蒙蔽甚至被欺骗后，还会一如既往地相信你、依赖你吗？因此，大数据分析的价值和意义就在于，透过多维度多层次的数据，以及历时态的关联数据，找到问题的症结，直抵事实的真相。
　　因此，大数据分析在方法论上需要解决的课题首先就在于：如何透过多层次、多维度的数据集实现对于某一个人、某一件事或某一种社会状态的现实态势的聚焦，即真相再现；其中的难点就在于，我们需要洞察哪些维度是描述一个人、一件事以及一种社会存在状态的最为关键的维度，并且这些维度之间的关联方式是怎样的，等等。其次，如何在时间序列上离散的、貌似各不相关的数据集合，找到一种或多种与人的活动、事件的发展以及社会的运作有机联系的连续性数据的分析逻辑。其中的难点就在于，我们对于离散的、貌似各不相关的数据如何进行属性标签化的分类。概言之，不同类属的数据集的功能聚合模型（用于特定的分析对象）以及数据的标签化技术，是大数据分析的技术关键。
　　除此之外，就现实而言，有质量的大数据源常常是掌握在政府及大公司手中，如何开放这种大数据源的使用，事关社会的发展和人民生活的福祉，必须从制度和机制上给予保障。在这方面，美国政府的数据开放政策不仅为政府开放数据源起到了一种很好的参照作用，而且对大公司所掌握的数据源的开放也有着重要的借鉴意义。