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大數(shù)據(jù)有的這些哪些硬傷,傷到你了么?

大數(shù)據(jù)
可能目前所有的技術(shù)都涉及到大數(shù)據(jù),但這并不意味著大數(shù)據(jù)是絕對可靠的。在許多情況下,大數(shù)據(jù)曾造成過嚴(yán)重事故,但事故的確切原因并不總是很清楚??赡苁菣z測到錯誤報(bào)告、技術(shù)故障、缺乏工具、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不正確甚至是不必要的數(shù)據(jù)。

可能目前所有的技術(shù)都涉及到大數(shù)據(jù),但這并不意味著大數(shù)據(jù)是絕對可靠的。在許多情況下,大數(shù)據(jù)曾造成過嚴(yán)重事故,但事故的確切原因并不總是很清楚??赡苁菣z測到錯誤報(bào)告、技術(shù)故障、缺乏工具、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不正確甚至是不必要的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)有的這些哪些硬傷,傷到你了么?

毫無疑問,如果有上述提到的錯誤,那最終結(jié)果將會與期望值完全不同。更糟糕的是,結(jié)果有時可能沒有被分析,導(dǎo)致一系列嚴(yán)重的后果。

大數(shù)據(jù)的缺陷

由于大數(shù)據(jù)和云的存在,超級計(jì)算機(jī)才為任何人所用。然而,我們用來分析和應(yīng)用海量信息的這一工具通常都有一個致命的缺陷。大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析都是基于錯誤的模型,因此錯誤是不可避免的。

問題的起因就是大數(shù)據(jù)太“大”了。考慮到我們擁有的數(shù)據(jù)量,有時甚至使用有缺陷的模型來產(chǎn)生有用的結(jié)果。有時侯對自己的技術(shù)過于自負(fù),當(dāng)模型出現(xiàn)故障時,結(jié)果就會變得非常難看。

大數(shù)據(jù)失敗案例

Google在2008年推出了大數(shù)據(jù)這項(xiàng)服務(wù),目的是要預(yù)測25個國家的流感疫情。邏輯很簡單:分析谷歌在特定地區(qū)的流感搜索查詢。將搜索結(jié)果與該地區(qū)流感活動的歷史記錄進(jìn)行比較?;谶@些結(jié)果,活動水平被分為低、中、高或極高。

乍一看,這似乎是一個很合理的想法,但實(shí)際上并不是這樣。在2013年流感高峰期,Google的流感分析一塌糊涂。原因是算法有缺陷,沒有考慮到幾個因素。例如,如果搜索“冷”或“發(fā)燒”這類詞,并不一定意味著搜索人正在找流感癥狀。Google無法從這場災(zāi)難般的失誤中恢復(fù)過來,最終導(dǎo)致了這個項(xiàng)目在2013年崩潰了。

大數(shù)據(jù)失敗的原因

迄今為止,谷歌流感趨勢項(xiàng)目并不是唯一失敗的。我們需要吸取教訓(xùn),不要重蹈覆轍。以下是導(dǎo)致大數(shù)據(jù)失敗的一些原因:

1. 缺乏數(shù)據(jù)調(diào)配和數(shù)據(jù)管理

通常情況下,組織往往不完全了解他們已有的數(shù)據(jù),但仍然決定在此基礎(chǔ)上開展新的項(xiàng)目。缺乏關(guān)于數(shù)據(jù)處理的文檔、存儲、策略和其他的程序。這種情況下,大數(shù)據(jù)咨詢公司可以為您的企業(yè)提供一個清晰的路線圖和指導(dǎo),說明應(yīng)該如何處理您已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù),這才是正確戰(zhàn)勝大數(shù)據(jù)的***步。

2. 未定目標(biāo)和戰(zhàn)略

有太多難以理解的IT術(shù)語和營銷術(shù)語,此外,市場上有太多大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,選擇合適的產(chǎn)品很困難。在做任何決定之前,找出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的服務(wù)和技術(shù)非常重要。“在大數(shù)據(jù)上做小數(shù)據(jù)”,意思是應(yīng)該在少量數(shù)據(jù)上評估您的大數(shù)據(jù)架構(gòu),以確保選擇正確的產(chǎn)品。

3. 溝通很重要

數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)是領(lǐng)域知識、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識和編程技能的復(fù)雜組合。然而,同時它也必須具有商業(yè)意義。通常IT部門和管理層不能理解彼此作出的的變更。為了確保您的大數(shù)據(jù)對IT和業(yè)務(wù)***都有意義,在項(xiàng)目中確保IT人員與業(yè)務(wù)人員之間保持良好的溝通。

太大太快

當(dāng)您***次開始執(zhí)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時,會有很多未定義的因素,比如預(yù)算、技術(shù)、路線等等。選擇一個小項(xiàng)目,并測量成功的幾率?;鶞?zhǔn)測試進(jìn)展的一個好方法是創(chuàng)建原型或驗(yàn)證概念來驗(yàn)證您已經(jīng)完成的工作。如果早期階段存在缺陷,那么推進(jìn)到項(xiàng)目的下一個階段是沒有意義的。

缺乏IT人才

執(zhí)行項(xiàng)目的人必須精通新技術(shù),這對于快節(jié)奏的IT環(huán)境來說是一個挑戰(zhàn)。

通過迭代來創(chuàng)新

許多組織在決定之行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時會感到束手無策,這就是為什么采用迭代方法處理大數(shù)據(jù)至關(guān)重要。組織應(yīng)該嘗試設(shè)法讓員工自由進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)。最重要的大數(shù)據(jù)技術(shù)是開源的,而且,很多平臺也可以作為云服務(wù)提供便利,從而進(jìn)一步降低了失敗的機(jī)率。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: IT168
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