技術(shù)和科學(xué)每天都在觀察革命性的進(jìn)步，企業(yè)正在努力從中汲取更大的利益。數(shù)據(jù)分析是這樣一個領(lǐng)域，他們利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)，將大量數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相結(jié)合。

實際上，大數(shù)據(jù)對所有企業(yè)都有合理的承諾，無論其規(guī)模如何。通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以獲得洞察力，幫助他們不僅可以增加收入，還可以了解他們的服務(wù)和產(chǎn)品中的差距。

讓我們來看看最常見的大數(shù)據(jù)誤區(qū)

作為一項不斷發(fā)展的技術(shù)和相對較新的概念，大數(shù)據(jù)其實存在極少的誤區(qū)。但是，如果我們不理清這一些極少的誤區(qū)，那么不正確的理解可能會導(dǎo)致嚴(yán)重后果。 

因此，在這篇文章中，慧都網(wǎng)將分享當(dāng)下流行的大數(shù)據(jù)誤區(qū)和相應(yīng)的大數(shù)據(jù)事實，以了解真相。這將幫助您解決這些大數(shù)據(jù)誤區(qū)，并確保業(yè)務(wù)正常運(yùn)作。

誤區(qū)1：大數(shù)據(jù)無處不在

事實：目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)確實是使用率創(chuàng)歷史新高的行業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。但是，Gartner的大數(shù)據(jù)事實和數(shù)據(jù)顯示，在所有組織中，只有73%的組織正在計劃和投資大數(shù)據(jù)。但是，它們?nèi)蕴幱诖髷?shù)據(jù)采用的萌芽階段。

有趣的是，只有13%的受訪組織部署了大數(shù)據(jù)解決方案。Gartner的大數(shù)據(jù)事實表明，組織面臨的主要挑戰(zhàn)是如何通過適當(dāng)?shù)牟呗詮拇髷?shù)據(jù)中獲取價值。

除此之外，由于它是一項復(fù)雜的技術(shù)，許多組織在試驗階段遇到障礙，因為它們沒有將技術(shù)與具體的用例和業(yè)務(wù)流程聯(lián)系起來。

誤區(qū)2：大數(shù)據(jù)都與大小有關(guān)

事實： 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是5V——Volume(體積)、Velocity(速度)，Variety(品種)，Veracity(準(zhǔn)確性)和Value(值)。雖然處理大量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的主要特征之一， 然而數(shù)量僅僅是大數(shù)據(jù)的主要定義特征。此外，數(shù)據(jù)的其他功能同樣重要。

例如，由于數(shù)據(jù)以高速處理需求快速進(jìn)入，因此非常需要數(shù)據(jù)處理。因此，處理得越快，您就可以獲得更新的相關(guān)結(jié)果。

同樣，大數(shù)據(jù)有多種格式。因此，Variety是大數(shù)據(jù)的另一個重要特征，它與挑戰(zhàn)和創(chuàng)新解決方案相結(jié)合，以克服這些挑戰(zhàn)。

因此，必須考慮大數(shù)據(jù)超出數(shù)據(jù)的大小，并應(yīng)考慮其速度和多樣性。此外，如果我們不考慮具有同等重要性的其他特征，它可能會將簡單的解決方案變成復(fù)雜的解決方案，從長遠(yuǎn)來看會導(dǎo)致成本，存儲和問題。

誤區(qū)3：大數(shù)據(jù)可以預(yù)測業(yè)務(wù)未來的一切

事實：分析可以使用大數(shù)據(jù)預(yù)測趨勢，但不是推動業(yè)務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)。企業(yè)有許多因素，如經(jīng)濟(jì)，人力資源，技術(shù)等等。因此，當(dāng)涉及到預(yù)測業(yè)務(wù)的未來時，您無法通過數(shù)據(jù)預(yù)測某些事情。

那么，大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)分析做了什么?通過比較歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)測推斷將來會發(fā)生什么。這些歷史數(shù)據(jù)顯示了過去發(fā)生的事情。即使您正在使用實時數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它也將成為一些概率論的結(jié)果。因此，它不是100%正確。但是，如果實驗數(shù)據(jù)越多且相關(guān)性越高，預(yù)測結(jié)果將更準(zhǔn)確。

但實際上，大數(shù)據(jù)事實是，即使您使用復(fù)雜的統(tǒng)計分析，它也往往無法預(yù)測正確的結(jié)果?？催x舉民意調(diào)查!

誤區(qū)4：大數(shù)據(jù)意味著大預(yù)算，而且適用于大公司

事實： 我們已經(jīng)看到像跨國公司和政府機(jī)構(gòu)這樣的組織投入巨資建立大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和高端技術(shù)來實施大數(shù)據(jù)。不僅如此，聘用熟練的大數(shù)據(jù)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家也是一件非常昂貴的事情，因為他們的需求因市場資源緊張而很高。

但是，時間已經(jīng)改變。隨著其越來越有用，像Apache這樣的供應(yīng)商降低了大數(shù)據(jù)工具的許可成本，使其更便宜。除此之外，他們還提出了新的工具和技術(shù)，旨在幫助企業(yè)收集數(shù)據(jù)。

除此之外，我們必須記住，云計算還能夠以較低的成本為初創(chuàng)企業(yè)和小型組織提供大數(shù)據(jù)技術(shù)和平臺。因此，所有類型的組織都可以負(fù)擔(dān)得起大數(shù)據(jù)。

誤區(qū)5：機(jī)器學(xué)習(xí)概念與大數(shù)據(jù)有關(guān)

事實：機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常處理大數(shù)據(jù)。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念是使用這些數(shù)據(jù)來建模底層流程以便更好地利用。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)完全基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以解析數(shù)據(jù)集，然后應(yīng)用通過它學(xué)習(xí)的內(nèi)容來做出有意義的決策。

因此，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合可以提供有價值的見解。

誤區(qū)6：數(shù)據(jù)倉庫不需要大數(shù)據(jù)

事實：首先，數(shù)據(jù)倉庫是一種架構(gòu)，而大數(shù)據(jù)純粹是一種技術(shù)。因此，人們不能在技術(shù)上取代其他人。像大數(shù)據(jù)這樣的技術(shù)可以存儲和管理大量數(shù)據(jù)，以合理的低成本將它們用于不同的大數(shù)據(jù)解決方案。

另一方面，作為框架數(shù)據(jù)倉庫組織數(shù)據(jù)以提供它的單個版本。它整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，并以易讀的方式組織它們。它還具有數(shù)據(jù)沿襲功能，有助于識別數(shù)據(jù)的來源。

除此之外，我們知道可以在不受現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫實施和業(yè)務(wù)分析干擾的情況下執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。

因此，數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)有其明確的需求和應(yīng)用程序。

誤區(qū)7：大數(shù)據(jù)技術(shù)將消除數(shù)據(jù)集成的必要性

事實： 大數(shù)據(jù)技術(shù)使用“讀取模式”方法來處理信息。這使組織可以使用多個數(shù)據(jù)模型來讀取相同的源。人們普遍認(rèn)為，它可以靈活地允許最終用戶確定如何按需解釋數(shù)據(jù)資產(chǎn)。此外，假設(shè)大數(shù)據(jù)提供針對各個用戶定制的數(shù)據(jù)訪問。

但是，實際上，用戶大多依賴于數(shù)據(jù)所在的“寫入模式”

• 描述得當(dāng)
• 內(nèi)容是規(guī)定的
• 數(shù)據(jù)完整性及其與場景的關(guān)系

誤區(qū)8：大數(shù)據(jù)總是質(zhì)量數(shù)據(jù)

事實： 大數(shù)據(jù)并不一定意味著它包含干凈和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。相反，在大多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量錯誤。此外，為了從收集的大數(shù)據(jù)中利用更好和正確的見解，有必要對它們進(jìn)行清理。因此，錯誤的假設(shè)是不需要數(shù)據(jù)清理，收集或分析大數(shù)據(jù)。

誤區(qū)9：大數(shù)據(jù)只用于分析

事實：您將從各種來源獲得至少12種不同的大數(shù)據(jù)定義。在某個地方，它被定義為5V，在某個地方作為海量數(shù)據(jù)集，在某個地方它與分析相交。因此，每個人都有不同的方法來定義。

此外，大數(shù)據(jù)是一種除了數(shù)據(jù)分析之外還具有許多功能的技術(shù)。因此，大數(shù)據(jù)事實在許多場景中，它用于分析復(fù)雜的用例模式，以獲得更好的洞察力來解決問題。

誤區(qū)10：Hadoop是內(nèi)存技術(shù)的替代品

事實：Hadoop是非常受歡迎的大數(shù)據(jù)工具。內(nèi)存技術(shù)與Hadoop底層架構(gòu)集成，有助于實時集成來自各種源的大量數(shù)據(jù)。因此，內(nèi)存是Hadoop的理想平臺及其技術(shù)基礎(chǔ)。

因此，Hadoop不是競爭技術(shù)或內(nèi)存計算的替代品。

總結(jié)

如果沒有弄清大數(shù)據(jù)誤區(qū)對如今的企業(yè)阻礙是非常大的，它們可能導(dǎo)致糟糕的商業(yè)決策產(chǎn)生。如果不對這些神話中的大數(shù)據(jù)事實進(jìn)行驗證，企業(yè)就會浪費(fèi)寶貴的資源，否則這些資源可能會被用來提高企業(yè)的靈活性。

希望本次的大數(shù)據(jù)十大誤區(qū)的分享能對你有用，您知道關(guān)于大數(shù)據(jù)的其他誤區(qū)嗎?在評論部分寫下面的內(nèi)容，我們將對此進(jìn)行解釋。