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大數(shù)據(jù)不是萬能的,這幾大誤區(qū)要知道

大數(shù)據(jù)
這兩年,大數(shù)據(jù)受到了越來越多人的關注,大數(shù)據(jù)被廣泛應用到各行各業(yè)。隨之而來的也是圍繞著大數(shù)據(jù)產生了許多的誤區(qū),今天就來談談我眼中的大數(shù)據(jù)。

 何為大數(shù)據(jù)?

“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。個人覺得很貼切,“新處理模式”是一個很關鍵的詞匯,這也是我所理解的“大數(shù)據(jù)”區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析等最關鍵的特征之一。這個所謂的“新處理模式”有兩層含義:

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A.由于海量的數(shù)據(jù),需要更高效的存儲和處理技術,Hadoop成為了大數(shù)據(jù)時代的標志;

B.如果你認為大數(shù)據(jù)就等于Hadoop,那就大錯特錯了。Hadoop只是大數(shù)據(jù)時代的一個必要條件,大數(shù)據(jù)還有一個明顯的標志是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的緊密結合。這也是我理解的“大數(shù)據(jù)”與現(xiàn)在很多所謂“大數(shù)據(jù)”項目最明顯的區(qū)別之一。

下面就來說說,很多人眼里的大數(shù)據(jù)誤區(qū):

1、大數(shù)據(jù)是萬能的

大數(shù)據(jù)顯然不是萬能的。正因為如此,她才真實。大數(shù)據(jù)在有些領域由于種種原因,所帶來的價值并不如預期的那么高。導致這種現(xiàn)象最主要的問題有兩個,一個是由于數(shù)據(jù)本身的質量或者數(shù)量不夠;另一個是算法不合適。

不要以為是海量數(shù)據(jù)就一定會有價值,在過往的工作中,我們經常發(fā)現(xiàn)來自甲方的數(shù)據(jù)源有80-90%的數(shù)據(jù)都是無用的。只有10%-20%的數(shù)據(jù)才會產生一定的價值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個比喻,“大數(shù)據(jù)的工作就像在一堆稻草中尋找一根針”。

2、大數(shù)據(jù)是靈丹妙藥

大數(shù)據(jù)不是企業(yè)的靈丹妙藥。確實,訪問更多的信息,特別是關于你的客戶的行為的信息,將會對某些業(yè)務提供競爭優(yōu)勢, 就像互聯(lián)網。然而, 在許多情況下, 相對未分化的互聯(lián)網和網絡功能并未導致很大的業(yè)務增長, 建立的預測分析也是如此。相反, 更好的數(shù)據(jù)管理和分析是幫助企業(yè)做出更好決策的工具。就算“小數(shù)據(jù)”也可以為中小企業(yè)很好的利用在投資的路線圖上,構建和多樣化而無需有大型的IT投資。

3、只有大公司需要預測分析

雖然亞馬遜、Target、沃爾瑪、Zipcar和其他大型企業(yè)是預測分析(尤其是客戶分析)早期的采用者和重要受益者,各種形式和規(guī)模的企業(yè)都將受益于智能分析帶來的好處。例如,基于群體客戶剖析和行為的分析客戶保留模式,然后使用上述數(shù)據(jù)來設計針對性推廣工作,對任何企業(yè)可以產生立即的影響。

以上就是關于大數(shù)據(jù)的幾個誤區(qū)了,其實不僅僅是只有這幾點,很多人對大數(shù)據(jù)都不夠了解,想要進行大數(shù)據(jù)行業(yè),就要多多了解。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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