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最新热点 | 这八个大数据“神话”,你认同吗?

虎牙小月半发布于 2015-08-16 16:47查看:1520回复:3
对于大数据而言,如果让十位企业首席信息官(CIO)去定义它,相信会得到十种不同的答案。近日,Gartner分析师Mark Beyer谈及这种情况,主要是因为大数据对企业IT专业人员仍然并不规范。Gartner的Symposium/ITxpo会议上谈到,当大数据变得常见就会正常化


而企业首席信息官们可以通过从大数据谎言中区分出实际需求的事实,来帮助他们的企业一步步走向正常。Gartner分析师Mark Beyer提出八个大数据“神话”,提醒大家避免误区:


1.100TB以上属于大数据?
就大数据而言,是对数据的处理,而非数据的大小,企业不要再去寻觅大数据标准尺寸,因为大数据并没有标准尺寸。

2.大数据需更换基础设施?
如果企业因为有新的需求就决定改变整个基础架构,分析师Mark Beyer表示企业是把之前所有的东西都当做赌注。对于CIO而言,IT基础设施成熟度牺牲的风险是否值得。

3.80%数据是非结构化?

从数据上看,结构化和非结构化被经常引用大数据统计,但根据Beyer所谈最大的信息资产是机器数据,其并未相互关联说它们非结构化是绝对的谎言,而机器数据是结构化的数据,通常也是重复的信息。

4.工具将取代数据科学家?
对于数据科学家,工具是一种工程,是对已经发现的事实的重复利用。而科学是去发现新的事实,所以工具不会取代数据科学家,至少在工具可以自行复制和发展之前不会。

5.海量数据解决质量问题?
Gartner分析师Mark Beyer认为:“数据质量越低,答案质量就越低”。企业CIO们应该关注数据质量,通过手机收集的气质地理定位数据为例,有些人把手机等同于真实的个人,但对于数据质量来说有可以被不小心留在办公室,或者GPS功能可以在任何时间点被关闭。

6.实时只是速度更快而已?
实时操作,并不意味着加快了当前数据的处理和分析过程,而是确保数据收集和决策之间的间隔越短越好。此外,大多数企业数据是不需要实时操作的。

7.数据量优于专业知识?
对于大数据来说,那些认为可以简单地不再管业务流程的人,通常一位好的数据科学家并不能完全提供企业需求,如果没有业务流程管理,数据科学家将不能提供商业价值,需要企业有效的区分业务管理和大数据应用进而产生商业价值。

8.数据模型没有用?
Gartner分析师Mark Beyer谈到,数据模型没有用这一论断很绝对。任何数字资产里的东西都有其数字模型,企业不应该因为大数据就舍弃模型。


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