大資料的十大流行誤區，你中了幾個？
技術和科學每天都在觀察革命性的進步，企業正在努力從中汲取最大的利益。資料分析是這樣一個領域，他們利用大資料和資料科學，將大量資料與業務戰略相結合。
實際上，大資料對所有企業都有合理的承諾，無論其規模如何。通過大資料分析，企業可以獲得洞察力，幫助他們不僅可以增加收入，還可以瞭解他們的服務和產品中的差距。
讓我們來看看最常見的大資料誤區
作為一項不斷髮展的技術和相對較新的概念，大資料其實存在極少的誤區。但是，如果我們不理清這一些極少的誤區，那麼不正確的理解可能會導致嚴重後果。
因此，在這篇文章中，慧都網將分享當下流行的大資料誤區和相應的大資料事實，以瞭解真相。這將幫助您解決這些大資料誤區，並確保業務正常運作。
誤區1：大資料無處不在
對大資料以及人工智慧概念都是模糊不清的，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習qq群：458345782，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系 。從java和linux入手，其後逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關知識一一分享！
事實： 目前，大資料技術和服務確實是使用率創歷史新高的行業的關注焦點。但是，Gartner的大資料事實和資料顯示，在所有組織中，只有73%的組織正在計劃和投資大資料。但是，它們仍處於大資料採用的萌芽階段。
有趣的是，只有13%的受訪組織部署了大資料解決方案。Gartner的大資料事實表明，組織面臨的主要挑戰是如何通過適當的策略從大資料中獲取價值。
除此之外，由於它是一項複雜的技術，許多組織在試驗階段遇到障礙，因為它們沒有將技術與具體的用例和業務流程聯絡起來。
誤區2：大資料都與大小有關
事實： 大資料的特點是5V——Volume(體積)、Velocity(速度)，Variety(品種)，Veracity(準確性)和Value(值)。雖然處理大量資料是大資料的主要特徵之一， 然而數量僅僅是大資料的主要定義特徵。此外，資料的其他功能同樣重要。
例如，由於資料以高速處理需求快速進入，因此非常需要資料處理。因此，處理得越快，您就可以獲得更新的相關結果。
同樣，大資料有多種格式。因此，Variety是大資料的另一個重要特徵，它與挑戰和創新解決方案相結合，以克服這些挑戰。
因此，必須考慮大資料超出資料的大小，並應考慮其速度和多樣性。此外，如果我們不考慮具有同等重要性的其他特徵，它可能會將簡單的解決方案變成複雜的解決方案，從長遠來看會導致成本，儲存和問題。
誤區3：大資料可以預測業務未來的一切
事實： 分析可以使用大資料預測趨勢，但不是推動業務發展的資料。企業有許多因素，如經濟，人力資源，技術等等。因此，當涉及到預測業務的未來時，您無法通過資料預測某些事情。
那麼，大資料為資料分析做了什麼?通過比較歷史資料，大資料進行的預測推斷將來會發生什麼。這些歷史資料顯示了過去發生的事情。即使您正在使用實時資料進行分析，它也將成為一些概率論的結果。因此，它不是100%正確。但是，如果實驗資料越多且相關性越高，預測結果將更準確。
但實際上，大資料事實是，即使您使用複雜的統計分析，它也往往無法預測正確的結果。看選舉民意調查!
誤區4：大資料意味著大預算，而且適用於大公司
事實： 我們已經看到像跨國公司和政府機構這樣的組織投入巨資建立大規模資料中心和高階技術來實施大資料。不僅如此，聘用熟練的大資料專業人員和資料科學家也是一件非常昂貴的事情，因為他們的需求因市場資源緊張而很高。
但是，時間已經改變。隨著其越來越有用，像Apache這樣的供應商降低了大資料工具的許可成本，使其更便宜。除此之外，他們還提出了新的工具和技術，旨在幫助企業收集資料。
除此之外，我們必須記住，雲端計算還能夠以較低的成本為初創企業和小型組織提供大資料技術和平臺。因此，所有型別的組織都可以負擔得起大資料。
誤區5：機器學習概念與大資料有關
事實： 機器學習經常處理大資料。但是，機器學習的基本概念是使用這些資料來建模底層流程以便更好地利用。此外，機器學習完全基於機器學習演算法，該演算法可以解析資料集，然後應用通過它學習的內容來做出有意義的決策。
因此，大資料和機器學習相結合可以提供有價值的見解。
誤區6：資料倉庫不需要大資料
事實： 首先，資料倉庫是一種架構，而大資料純粹是一種技術。因此，人們不能在技術上取代其他人。像大資料這樣的技術可以儲存和管理大量資料，以合理的低成本將它們用於不同的大資料解決方案。
另一方面，作為框架資料倉庫組織資料以提供它的單個版本。它整合來自不同來源的資料，並以易讀的方式組織它們。它還具有資料沿襲功能，有助於識別資料的來源。
除此之外，我們知道可以在不受現有資料倉庫實施和業務分析干擾的情況下執行大資料分析。
因此，資料倉庫和大資料有其明確的需求和應用程式。
誤區7：大資料技術將消除資料整合的必要性
事實： 大資料技術使用“讀取模式”方法來處理資訊。這使組織可以使用多個數據模型來讀取相同的源。人們普遍認為，它可以靈活地允許終端使用者確定如何按需解釋資料資產。此外，假設大資料提供針對各個使用者定製的資料訪問。
但是，實際上，使用者大多依賴於資料所在的“寫入模式”
描述得當
內容是規定的
資料完整性及其與場景的關係
誤區8：大資料總是質量資料
事實： 大資料並不一定意味著它包含乾淨和高質量的資料。相反，在大多數情況下，大資料包括資料質量錯誤。此外，為了從收集的大資料中利用更好和正確的見解，有必要對它們進行清理。因此，錯誤的假設是不需要資料清理，收集或分析大資料。
誤區9：大資料只用於分析
事實： 您將從各種來源獲得至少12種不同的大資料定義。在某個地方，它被定義為5V，在某個地方作為海量資料集，在某個地方它與分析相交。因此，每個人都有不同的方法來定義。
此外，大資料是一種除了資料分析之外還具有許多功能的技術。因此，大資料事實在許多場景中，它用於分析複雜的用例模式，以獲得更好的洞察力來解決問題。
誤區10：Hadoop是記憶體技術的替代品
事實： Hadoop是最受歡迎的大資料工具。記憶體技術與Hadoop底層架構整合，有助於實時整合來自各種源的大量資料。因此，記憶體是Hadoop的理想平臺及其技術基礎。
因此，Hadoop不是競爭技術或記憶體計算的替代品。
總結
如果沒有弄清大資料誤區對如今的企業阻礙是非常大的，它們可能導致糟糕的商業決策產生。如果不對這些神話中的大資料事實進行驗證，企業就會浪費寶貴的資源，否則這些資源可能會被用來提高企業的靈活性。
希望本次的大資料十大誤區的分享能對你有用，您知道關於大資料的其他誤區嗎?在評論部分寫下面的內容，我們將對此進行解釋。