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你陷入过最常见的大数据误区吗

新闻来源:优漫教育 日期:2021-06-21
下面就让大家了解一下大数据的十大流行误区,你有哪些呢?技术和科学在现实生活中每天都在观察革命的进展,企业正努力从中获取最大的收益。这一领域的数据分析就是利用大数据和数据科学,把大量的数据与业务策略结合起来。
 事实上,大数据并不需要考虑它的规模,它对所有公司都有意义。利用大量的数据分析,企业能够获得帮助他们不仅能提高收入,还能了解他们的服务和产品之间的差距。

  下面看一看最常见的大数据误解。

  由于技术的不断发展和概念的相对更新,实际上大数据本身就存在着很少的误区。但如果我们对这种极少数的错误认识认识认识不到位,就会造成严重的后果。所以在本文中,将与大家分享一下当下大受欢迎的大数据误区以及相关的大数据事实。这样可以帮助您克服这些大数据误区,确保业务能够正常运行。

  误区一:大数据无处不在。

  实话实说:目前,大数据技术和服务的确是业界关注的焦点,使用率创历史新高。但来自Garta公司的大量数据和事实表明,只有73%的企业计划并投资于这些企业。但他们仍然处在大数据采用的初级阶段。有意思的是,只有13%的被调查组织使用大数据方案。来自Gardin的大量数据事实表明,组织所面临的主要挑战是如何通过恰当的策略从大数据中获得价值。此外,由于它是一种复杂的技术,因此许多组织在实验阶段就会遇到一些障碍,因为他们不能将技术与特定的用例和业务流程相结合。

  误区二:大数据都和规模有关。

  实情:大数据具有5V-Volume(体积)、Velocity(速度)、Variety(类型)、Veracity(准确性)和Value(价值)等特性。尽管处理大量数据是大数据的一大特点,但数据量只是其主要特点之一。另外,其他数据功能也同样重要。

  举例来说,因为数据快速地进入了高速处理需求,所以非常需要数据处理。所以处理得越快,你就会得到更新的相关结果。类似地,大数据有多种格式。所以Variety是大数据的另一个重要特征,它结合了挑战和克服这些挑战的创新解决方案。所以,大数据要比数据大得多,要考虑它的速度和多样性。另外,如果我们不考虑其他具有同等重要性的特性,就可能把简单的解决方案转变为复杂的,长期带来成本、存储和问题的解决方案。

  误区三:大数据能预测未来的一切业务。

  实际情况:分析可以利用大数据来预测趋势,而不是推动商业发展。公司拥有经济、人力资源、科技等诸多因素。所以,在预测企业的未来时,你不能通过数据来预测某些东西。

  因此,大数据为数据分析做了哪些工作?对比历史数据,我们可以得到未来一段时间大数据的发展趋势。史学资料说明了过去发生过什么。甚至当你用实时数据来分析时,它也会成为某些概率理论的结果。所以这并非100%正确。但如果实验数据较多,相关性较高,则预测结果更为准确。但是,事实上,即使您使用复杂的统计分析,它也常常不能准确地预测结果。看看选举民意测验!

  误区四:大数据意味着庞大的预算,以及适合大型企业。

  实话实说:我们已经看到跨国公司和政府机构等组织为建立大型数据中心和高端技术以实现大数据而投入巨资。不仅如此,雇佣有技能的大数据专家和数据科学家也是一件非常昂贵的事,因为市场资源紧张,这些人的需求很高。

  但时间已经不同了。当它变得更加有用时,Apache这样的供应商会降低大数据工具的许可成本,使其更加便宜。此外,他们提出了一些新工具和新技术来帮助企业收集数据。此外,我们必须记住,云计算能够以更低的成本向创业公司和小型组织提供大数据技术和平台。结果是所有类型的组织都负担得起大数据。


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  误区五:机器学习的概念涉及到大数据。

  真相:机器学习通常会处理大量数据。然而,机器学习的基本概念是,使用这些数据对基础过程进行建模,从而更好地利用它们。另外,机器学习是完全基于机器学习算法的,这种算法可以分析出数据集合,然后运用所学的知识做出有意义的决策。所以,将大数据和机器学习结合起来可以提供有价值的洞察力。

  误区六:数据仓库不需要大数据。

  首先,数据仓库是一种体系结构,而大数据则是纯粹的技术。所以,人们不能用技术来代替别人。类似于大型数据的技术可以存储和管理大量数据,从而以合理的低成本为各种大数据解决方案提供支持。另外,作为框架数据仓库的组织数据,提供其单独的版本。这种方法将不同来源的数据进行集成,并以一种易于阅读的方式组织。此外,它还有沿袭的数据功能,帮助确定数据的来源。

  除此以外,我们知道大数据分析可以在不受现有数据仓库实现和业务分析干扰的情况下实现。所以,数据仓库和大数据有它明确的需求和应用。

  误区七:大数据技术将消除数据集成的需要。

  真相:大数据技术是通过“读模式”的方式处理信息的。这样,组织就可以使用多个数据模型读取同一源。一般认为,它能使最终用户灵活地决定如何根据需要来解读数据资产。另外,我们假定大数据可以为单个用户定制数据访问。

  但实际上,大多数用户都依赖于数据所在的“写模式”。适当的描述。这些是规定的。资料完整及与现场的关系。

  误区八:大数据永远是质量数据。

  真相:大数据并不一定意味着它包含了干净的高质量数据。而在大多数情况下,大数据中包含了数据质量错误。另外,为了利用收集到的大数据提供的更好、更准确的洞察力,有必要清理这些数据。所以,不需要数据清理、收集或分析大数据是错误的。

  误区九:大数据只能用于分析。

  真相:你会得到来自不同来源的至少12个不同的大数据定义。它被定义为5V,在某处是一个庞大的数据集,在某处与分析相关联。所以每个人都有不同的定义方式。另外,大数据是一种除数据分析外还有很多其他功能的技术。所以,在很多场景中,大数据事实都被用来分析复杂的用例模式,以便更好地理解问题并解决问题。

 误区十:Hadoop替代了记忆技术。

  真相:Hadoop是最流行的海量工具。与Hadoop底层架构相集成的内存技术帮助实时集成来自不同来源的大量数据。所以,存储器是Hadoop及其技术基础的理想平台。

  所以,Hadoop不能替代竞争技术或内存计算。若不能找出大数据误区给今天的企业造成的阻碍是巨大的,他们将导致糟糕的商业决策。没有这些神话中的大量数据事实的验证,企业将浪费宝贵的资源,否则它们将被用于提高企业的灵活性。