Beyer在今年Gartner的Symposium / ITxpo會議上說。當事情變得很常見，那它就開始正?；?，我們的工作，作為IT專業人士，就是在2020年前使大數據變得正?；?。

　　首席信息官們可以通過從大數據謊言中區分出事實，來幫助他們的企業一步步走向正常。 神話有助于緩解焦慮，而無益于實際情況，他說。

　　這里是Beyer提出的八個大數據神話：

　　1.大數據起始于100 TB。不要再去尋覓大數據標準尺寸了，因其并沒有標準尺寸。 大數據是對數據的處理，而不是數據的大小，Beyer說。

　　2.想要大數據就必須更換基礎設施。 如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構，那我是把之前所有的東西都當做了賭注，Beyer說。他的經驗教訓是什么? 你要搞清楚，(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。

　 　3.百分之八十的數據是非結構化的。這可能是最經常被引用的大數據統計了，但根據Beyer所說，其并不準確。 世界上最大的信息資產是機器數據。因為其并未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。機器數據是結構化的數據。 順便說一句，這些大量的機器數據，往往是重復的信息，確認了一切的正常。這就是機器數據通常所表達的，他說。

　　4.工具將取代數據科學家。放心，所有花在吸引，拉攏，獲取數據科學家上的錢都不會白花，Beyer說。工具是一種工程，工程是對已經發現的事實的重復利用。而科學是去發現新的事實。工具不會取代數據科學家 - 至少在工具可以自行復制和發展之前不會。

　 　5.更多的數據就可以解決數據質量的問題。 數據質量越低，答案質量就越低，Beyer說。首席信息官們應該關注數據質量。以通過手機收集的氣質地理定位數據為例，有些人把手機等同于真實的個 人，他說。然而，手機可以被不小心留在辦公室，或者GPS功能可以在任何時間點被關閉。手機不是人，Beyer說。

　　6.實時只是速度更快而已。實時操作，并不意味著加快了當前數據的攝入清理和分析過程，Beyer說。而是確保數據收集和決策之間的間隔越短越好，他說。此外，大多數企業數據是不需要實時操作的。

　　7.數據量優于專業知識。那些認為可以簡單地不再管業務流程的人，請再想一想。這是因為，一位好的數據科學家必須在某一時刻被叫停，Beyer說。如果沒有業務流程，數據科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能提供商業價值。需要有人幫忙劃清界線。

　　8.數據模型沒有用。這一論斷很絕對。不過，Beyer澄清說，任何數字資產里的東西都有其數字模型。我們不會因為大數據就舍棄模型，他說。