盤點多數企業容易犯的五個大數據錯誤

如今，大數據革命驅動了現代工業發展，每天都有越來越多的企業采用大數據技術。然而，盡管大量數據已經存在和應用了很長時間，但如何使用它，仍然存在許多嚴重的錯誤。

以下是企業容易犯的5個主要的大數據錯誤，以及用戶避免這些錯誤可以采取的措施。

1.使用大數據確認，而不是發現

大數據在用于提供以前被忽視的見解和發現時，對于人們來說是最好的。企業不僅可以更多地了解目標受眾，并預測市場趨勢，還可以對流程進行微調，以提高效率。然而，許多公司都有一個關于需要做什么的理論，并且將使用大數據作為一種證明的方法，同時忽略了提供反駁意見的其他見解。

相反，通過查看整個數據分析，企業可以獲得準確的信息，而不僅僅是獲取正面的信息。

2.依靠機器學習，而不是人類學習的問題

當企業出現大規模的問題時，往往會把大數據作為一種解決問題的方式。然而，通常大數據只能解決一方面的問題，而留下的更大問題被忽略或沒有解決。在這一點上，數據科學家需要將他們的創意與大量數據結合起來，以識別并為遺留下的問題創造一個新的解決方案，直到整個問題得到解決。

企業期待大數據是一種神奇的修復工具，因此需要了解大數據只是一種工具而已，在適用于正確的問題時才能工作。第一個解決方案通常只是解決方案的第一部分。

3.將數據與業務分開

通常情況下，企業將其IT部門作為一個封閉部門，旨在通過大數據進行管理和改進。然而，為了使數據分析提供的見解真正使大企業受益，其結果需要超越改進技術系統或提升其營銷工作。這些將影響他們如何做生意，以及他們的專業人員如何在各個層面上進行互動，創造，IT轉型和業務轉型。

在內部使用大數據可以讓管理人員了解員工的互動情況，哪些部門可以進行改進，甚至可以在管理風格上加以利用。通過利用數據分析來改進基礎架構本身，在其他方面都有更好的結果。

4.限制他們的數據組，影響結果

通常，面試官詢問問題的方式可能會影響到最終的答案。大數據也是如此。由于數據池如此巨大，因此不可能立即篩選所有內容。這意味著查詢必須發送出去，才能收集回答專家提出的問題。但是，這個過程必須精心設計，因為雖然企業可能會收到正在尋找的答案樣式，但也可以禁止不同的選擇，有時被視為無關的信息，有機會從整個視角看問題。

5.沒有聘請最好的數據科學家

工具只是一個工具而已，除非是放在合適的人的手中。為了節省資金或加速大數據集成到企業業務中，許多人忽略了選擇合適的數據科學家來管理其價值。只有具備正確資格的技術專業人員才能早日識別問題，知道正確的發送查詢，以獲得最準確的見解，以及在哪里集中數據，以確保其公司在合適的時間了解準確的信息。

考慮到這一點，就像企業使用大數據一樣重要，更重要的是企業確保擁有合適的團隊。

大數據只有通過正確的方式處理才會有用。通過從其流程中消除這5個錯誤，企業才可以利用大數據更好地指導工作。