关于大数据的五大谬见

来源:网界网   
2014/2/17 9:23:56
数据分析人员不仅要有数据统计的技能,还要掌握一定的数据知识,并清楚地了解相关行业内的动向和整体发展趋势。

本文关键字: 大数据 数据分析 云计算

近期,有关大数据的新闻占据着各大媒体科技报道的主要版面。但是,有许多文章似乎华而不实,一些报道鼓吹大数据是能够解决一切问题的解决方案,如它能进行入侵检测、预防诈骗、治疗癌症,甚至还能设置最优的产品价格。

但是,业界定义的大数据是指迅速收集的、各种各样的、大量的数据集合,而不是能够处理一切问题的万能解决方案。在现实中,如果一些企业偏信这些与大数据相关的谬见,那么这些企业很可能会偏离正轨,走向错误的发展方向,浪费大量的时间和金钱,丧失其在市场上有利的竞争地位,还可能损害企业的声誉。

此篇文章就讲述了业界常出现的有关大数据五大谬见。

1. 只有数据科学家才能处理大数据

事实上,在处理大数据时,光靠数据科学家是远远不够的。

“如果你不能首先确定到底需要什么样的信息的话,那么单凭数据科学家自己是不可能成功地从大数据中提取有用信息的”,宾夕法尼亚大学医院(Penn Medicine)数据分析部门高级主管Pat Farrell说:“你还需要熟悉业界动态、掌握相关领域知识的人才,他们知道问题的所在,也了解什么样的解决方案对于你所从事的领域最有价值。”

例如,在宾夕法尼亚大学医院有两个系统,一个是医疗系统,一个是医学院系统。长期以来,医疗系统通常从一个数据仓库中收集临床医疗数据。与此同时,在医学院系统中,出现了一个新的技术,可以实现对人类基金组的排序,并产生了大量的数据。

Farrell说:“我们知道这些数据一定存在着某些价值,而我们最终也有了能够获取这些价值的计算能力。我们将专业的医疗知识与数据分析技术相结合,为预测医疗开拓了一片新的、更广阔的领域。”

2. 数据越大,价值越大

收集数据,并把它储存起来再登记入册,这会花费许多时间、占用很多资源。如果企业或机构在收集数据时不加选择、任意地收集大量数据,那么很可能会造成大量的资源浪费,而这些资源完全可以用到更有价值的项目上去。

Farrell建议企业在收集数据之前一定要有一个具体的目标,或关键性能指标,要明确自己需要什么样的数据,再去有目的地收集数据。

Farrell说:“你需要从你收集的数据中提取有价值的信息,但这并不代表你收集的数据越多,你所获得的价值越大。”

3. 大数据用于大企业

大企业或许会有更多的内部数据来源,他们可以利用这些数据获取对自身企业发展有价值的东西。但这并不代表大数据只用于大企业,小企业也能够收集来自社交媒体平台、政府机构和数据供应商的数据,并从这些数据中提取有利信息。

戴尔软件信息管理解决方案部门的产品管理高级总监Darin Bartik说:“对于企业来说,不管它的规模有多大,利用数据分析制定的决策总比单纯依靠直觉或第六感制定的决策要好得多,且更加可靠。”

小企业虽然不像大企业那样经常利用数据分析来制定决策,但是当这些小企业真正这样做的时候,它们会使公司走向快速、正确的发展轨道。

Darin Bartik说:“小企业可以利用其最佳实践,进一步推动数据分析决策在企业中的发展,以此赶超或者胜过那些强大的竞争对手。”

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责编:王雅京
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