大資料已經成為乙個如此普遍的流行詞，但有人認為其幾乎是毫無意義的。
一名it行業專家表示，其曾從事資訊科技工作超過十年，並記得當時訂購新的驅動器和儲存裝置來處理檔案和電子郵件，那時讀取上千兆位元組的資訊，當時以為這樣大量的資料就是大資料。
經過七年職業生涯的變遷，這個it專家就職於亞馬遜公司，並在他們的資料倉儲中執行sql查詢。該資料庫的範圍之廣，讓其甚至花費乙個星期的時間彙總資料，而無需再採用excel**。他以為明白了什麼是大資料，但事實證明，並沒有任何線索。
大資料如此普遍已經成為乙個流行詞，但它幾乎是毫無意義的。在一次聚會上，這位專家聽到有人說，「每家公司都是一家大資料公司。」並讓他解釋時，他說，如今每家公司都在購買和銷售大資料。這位專家認為雖然所有的公司都可以使用大資料或基於大資料的應用程式，但並不是所有的公司都立足於他們的商業模式。他認為在其職業生涯被這種誤解迷惑過，因此，他分享了一些自己的誤解。
以下是it高層管理者對於大資料六個最大的誤解和錯覺：
1.所有的資料是大資料。
調查機構gartner公司稱，大資料必須是大容量，高速度或多樣化的各種資料。這意味著，如果你的資料只是處理容納乙個excel檔案，那麼你不是在處理大資料。如果你只處理測量千兆位元組的資料集，並採用個人電腦能處理，那麼你不是在處理大資料。也許你正在處理數千兆位元組電子郵件，而你不知道如何處理它，但這並不意味著它是大資料。
2.大資料解決每乙個問題。
一些高管認為大資料可以解決一切問題。他們中的許多人都掌握大資料分析來解決問題，而不是使用常識。有一次行業專家和it高管們試圖找出為什麼其**訪問人數和銷售在四月的乙個星期期間急劇**，前一年同一周沒有經歷過同樣的下降。他們要求進行分析，在分析之後，直到有人說，「嗯，我們每年都看到**資料在復活節減少，而去年復活節是在三月。」大資料和分析沒有幫助我們弄清這一點，但通過社會常識和日曆卻可以弄明白。
3.大資料是沒有意義的。
關於大資料的「一切」錯誤觀念的另一面是：大資料並不重要。這個觀點可以更容易理解，因為大資料的定義表明，它很難處理和理解。如果你不能從大資料中洞察見解或用它來為你的系統提供益處，那確實是毫無意義的。而有著這樣觀點的it管理人員雖然了解大資料，卻從未從中學到了什麼。
為了讓大資料變得有意義，你需要能夠處理和使用它，其大資料的公司能夠更方便實施。這些公司通過收集，清洗起來，組織資料，並通過資料科學家或其他系統可處理，並輸出其方式。一旦資料科學家從資料是分析出資訊，或者公司的系統使用的資料來執行類似的**鏈業務運營，那麼公司高管將開始看到大資料的價值。
4.大資料是很容易的。
•品牌•類別
•樣式•顏色
•鞋跟的高度
•材料•尺寸
•寬度•**它的商店
•在這些商店的**
•隨著時間的推移，這些商店的**
•每次看**時，其庫存如何
這是數學：查詢資料庫表明，11家不同的零售商在銷售同一款，同一顏色的這雙鞋。讓我們假設正在收集一年中，每個商店銷售這款鞋每週的**和庫存資料。這意味著我們有這雙鞋的572條記錄。如果我們想要追蹤春定價和庫存資訊，其中包括所有16個女鞋的尺寸，這個數字將是9152條。這只是針對一雙鞋收集的資料，而在商店鞋櫃裡的每一雙都會創造更多的資料點。
增加的複雜性，在高需求的時間和**時間收集的**資料往往比每週一次收集還要多。每日**和庫存資訊將意味著一雙鞋子有著4015個資料點。亞馬遜**將新增描述這些產品的資訊和每個尺寸，以及其對應的不同的**。因此一雙鞋的資料迅速膨脹。想象一下，在這個時代，多達數十億的產品資訊，將其放到你的電子**中。因此，傳統的收集和分析系統將面臨大資料的規模的嚴峻挑戰。
5.不完美的大資料是無用的。
這個錯誤讓人瘋狂的，因為完美的尺度基本上是不可能的。例如，it部門試圖實現讓10億個具有520個資料點的產品保持乙個讓人夢寐以求的「五個九」的完美標準（99.999％）。那麼在此資料集中，仍然會有5200萬個不正確的資料點。
大資料很少達到這種完美的原因很多。許多大的資料**是遠遠不夠完善。亞馬遜公司作為抓取大資料**之一的**，很可能在產品名稱產生拼寫錯誤。大資料也需要建立和組織其機器學習和演算法;在產品資料的世界裡，這些可以很容易地根據標題或名稱錯誤將產品進行分類。
缺陷並不表明無用，但。乙個有能力的資料分析師可以去除異常，並從大資料中拔出重要的見解，即使有很多缺陷。開發人員可以新增過濾器，減少進入你的系統的錯誤，，並制定龐大的資料集，這將提高資料質量隨著時間的推移訓練演算法。其中大資料的乙個最大好處是，可以彌補偶爾缺陷，讓你獲得更好的見解。
6.只有大公司需要大資料。
小型營銷企業需要**的流量和關鍵字搜尋的數字。小型購物公司需要盡可能多地鏈結聯盟計畫的大型零售商的產品，按需交付服務，並需要可靠的位置資料。這只是那些需要大資料的小型公司的一小部分。
大型公司可能會產生更多的自己的大資料，但幾乎每家公司都在現代經濟使用上構建了大資料或應用程式。這意味著所有的企業可以獲得訪問見解和資訊，並獲得這些龐大的資料集提供的好處，而無需建立和管理建立和分析大資料所需的基礎設施。
如今，無論企業規模如何，都不可迴避地採用大資料業務。希望了解這些，可以消除誤解和錯覺。畢竟，我們生活在大資料世界中。如果管理人員更好地理解複雜性，陷阱和大資料的能力，他們會更好地執行業務，做出更好的決策。
原文發布時間為：2023年10月24日
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