首先，要想让大数据信息更加精准，需要从三个方面入手，其一是从数据采集的角度入手；其二是从应用场景入手；其三是从算法设计入手。

大数据技术体系首先依赖于数据采集，所以建立有效的数据采集渠道，对于后续的大数据分析和应用有非常直接的影响。目前数据采集渠道主要有三个，分别是传统信息系统（ERP）、互联网和物联网，目前物联网对于信息采集的影响正越来越大。从这个角度来看，要想让大数据信息更加精准，首先要解决数据采集问题。

大数据信息的精准性和可用性对于应用场景有非常强的依赖，所以大数据应用一定要结合具体的应用场景。目前在经济、金融、统计、医疗和教育等领域已经逐渐形成了比较完善的大数据应用场景，随着传统行业不断完善自身的应用场景，大数据的精准性也会不断得到提升。当然，场景的建设是一个系统的过程，这个过程也需要大量行业业务专家的参与。

算法设计是大数据精准性的一个决定性因素，所以要想让大数据更精准，就需要重点解决算法设计的问题。目前算法设计已经积累了大量的基础，很多场景下的算法设计也有了很多案例可以参考。当前算法设计在场景应用方面的迭代速度还是比较快的，当然这个过程也需要大量的算法训练和验证过程。

最后，目前大数据信息的应用对于使用者也有相对比较高的要求，随着人工智能技术的不断发展，大数据信息的精准性也会逐渐提升，对于使用者的依赖性也会逐渐降低。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。