认清大数据的十大误区
大数据时代
（2）. 你确定要鸡蛋碰石头吗?
“好吧，但是为什么我们一定需要新的工具？我们不能 用原来的软件工具来分析大数据吗？”我们在讨论使用 Hadoop去排列成百上千的非结构数据输入。讨论中有位听 众提问，为什么他不能简单地使用SPSS来分析大量的文本语 料库。事实上，一旦你领会了#1中的内容，那么你将意识 到你需要一个可以理解、存储和分析不同数据输入(图像， 点击流，视频，声纹，元数据，XML，等)，并且可以并行 处理他们的新的工具。 这就是为什么内存中的桌面工具足以处理本地内存中的 分析(SPSS，R，WEKA，等)却无法处理大量的大数据源。 所以我们需要新的技术来管理这些各不相Biblioteka 的数据源，并以 并行的原则管理他们。
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来 了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。互联 网和移动互联网还好理解，面对大数据，相信许多人都 一头雾水。下面我们通过几个经典案例，让大家实打实 触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边。
奥巴马大选连任成功 2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功 于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖 掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急 剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、 论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋 不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
2.大数据的三大误区
关于大数据的三大误区随着整个行业对大数据的兴趣越来越大，使我们接触到了 一大堆关于大数据的评论，提问以及错误的理解。 以下是对于大数据的三大误区：
（1）. 最重要的，是关于大数据本身的大小
大数据主要是数据的大小，因为大数据就是大的，对吗？ 其实，并不完全是。哈佛的定量社科学院的Gary King说。当 然，如今的数据处理量要远超过去(这里是指”3Vs”的量-量， 多变性及速度)，但如果人们只关注于GB、TB或PB，他们将 仅仅视大数据为关于存储和科技的问题。尽管这也是绝对重 要的，但大数据的更突出的几个方面通常是另外两个V：多变 性(Variety)和速度(Velocity)。速度指的是数据流及非常快 的数据，数据积累或进入数据仓库时的低延迟，以使人们可 以更加快速地(或者甚至自动地)做出决定。数据流的确是个大 问题，其多变性是3V当中最有趣的。
大数据的三个误区及危险
大数据的三个误区及危险作者：Eric Almquist，Tom Springer，John Senior|贝恩咨询合伙人；编译：阿里商业评论大数据解决方案供应商总是信誓旦旦。
他们说，你要做的就是把数据给到我们。
然后我们就会提供一系列想法，让你们公司在营销效率、客户体验和服务运营效率方面得到极大改善。
你和你的团队就放心吧，我们的技术和你们的数据科学家会把重头扛下来。
是不是有似曾相识的感觉？如果你曾经历客户关系管理（CRM）改革时最初那个兴奋阶段，那么你一定会有这种感觉。
早在20世纪90年代，很多企业对这种技术十分认同，最后的结果就是搞了一堆没用的数据库、养成了很多叛逆的销售团队，以及资本预算的耗尽。
此后，CRM行业日渐成熟。
毫无疑问，现在的CRM解决方案可以为很多机构提供真正的价值。
例如，在贝恩咨询“2015管理工具与趋势”调查（2015 Management Tools & Trends）中，CRM是排名第六的畅销业务工具。
根据Gartner统计， 2014年，全球的CRM开支总计达到204亿美元，此前一年为180亿美元。
但CRM的失败率也很高。
C5 Insight在2014年发布的一份报告中称，有超过30%的CRM应用以失败告终，同一批公司的第二和第三次CRM应用，其失败率仅比第一次实施略低。
这就是CRM改革之前20年的情况。
我们看到，大数据的发展路径与此类似，都是在客户影响力和价值创造方面信誓旦旦。
Gartner在最新一份报告中预测，到2017年，60%的大数据项目过不了试验期，会被打入冷宫。
为什么历史会重演？原因不在于兴趣、努力或投资的缺乏。
相反，这说明从既有客户、运营和服务数据中创造价值是非常困难的，更不用提社交媒体、移动设备和在线活动所产生的大量非结构化的内外部数据。
各家公司在利用大数据和高级分析工具方面面临的压力日渐增大，因为客户希望从与他们打交道的机构中获取更多信息。
竞争在加剧，特别是在金融服务、零售、通信和媒体等成熟行业。
大数据挖掘中易犯的11大错误_深圳光环大数据人工智能培训
大数据挖掘中易犯的11大错误_深圳光环大数据人工智能培训0.缺乏数据(LackData)1.太关注训练(FocusonTraining)2.只依赖一项技术(RelyonOneTechnique)3.提错了问题(AsktheWrongQuestion)4.只靠数据来说话(Listen(only)totheData)5.使用了未来的信息(AcceptLeaksfromtheFuture)6.抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases)7.轻信预测(Extrapolate)8.试图回答所有问题(AnswerEveryInquiry)9.随便地进行抽样(SampleCasually)10.太相信最佳模型(BelievetheBestModel)0.缺乏数据(LackData)对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。
例如：-欺诈侦测(FraudDetection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。
-信用评分(CreditScoring)：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪(比如两年)，从而积累足够的评分样本。
1.太关注训练(FocusonTraining)IDMer：就象体育训练中越来越注重实战训练，因为单纯的封闭式训练常常会训练时状态神勇，比赛时一塌糊涂。
实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用!(否则的话，直接用参照表好了!)例如：-癌症检测(Cancerdetection)：MDAnderson的医生和研究人员(1993)使用神经网络来进行癌症检测，惊奇地发现，训练时间越长(从几天延长至数周)，对训练集的性能改善非常轻微，但在测试集上的性能却明显下降。
-机器学习或计算机科学研究者常常试图让模型在已知数据上表现最优，这样做的结果通常会导致过度拟合(overfit)。
解决方法：解决这个问题的典型方法是重抽样(Re-Sampling)。
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白话大数据：大数据的常见误区
这个时代，你在外面混，无论是技术还是产品还是运营还是商务，如果嘴里说不出大数据云存储云计算，真不好意思在同行面前抬头。
下面为大家介绍白话大数据：大数据的常见误区。
白话大数据：大数据的常见误区
一.大数据的四大误区
1.误区一大数据就是数据大
光大是不够的!当我掷地有声用这句话开场时，正好一个妹子推门而入，听到这句话，微微一怔，低头坐下。
如今在很多场合，一提起大数据，基本都会说日处理数据量XXGB，上传图片XXGB，并发数XXXHadoop集群拥有XXXX节点，总存储XXPB诸如此类的技术语言。
但是不是数据大了，就可以达到大数据的境界，可以一起达到人生的大和谐了?
数据再大，不去使用，呆在机房里偏安一隅，那绝不是大数据，而是败家子。
在这个问题上，传统的门户网站基本上就属于坐拥金山却无钱上青楼。
无论搜狐新浪网易，每天的用户数以亿计，但是除了简单的广告呈现，并没有通过对数据的分析产生
1。
大数据十大误区知多少_光环大数据培训
大数据十大误区知多少_光环大数据培训这两天收到不少关于大数据的问题，发现很多同学和朋友对大数据有着很深的误解，总结了几点，下面一起来分享下吧，希望大家参加大数据培训的时候学以致用。
1.算法是万无一失的预言家不久前，谷歌流感趋向项目被大肆炒作，宣称比美国疾病控制中心和其他安康信息效劳机构更快、更精确地预测流感疫情的发作地。
正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章中所写的那样，人们以为与流感有关词语的搜索会精确地预测疫情行将迸发的地域。
事实上，简单地绘制本地温度是一个更精确的预测办法。
谷歌的流感预测算法堕入了一个常见的大数据圈套——它产生了无意义的相关性，比方将高中篮球竞赛和流感迸发联络起来，由于两者都发作在冬季。
当数据发掘在一组海量数据上运转时，它更可能发现具有统计意义而非实践意义的信息之间的关系。
一个例子是将缅因州的离婚率与美国人均人造黄油的消费量挂钩：虽然没有任何理想意义，但这两个数字之间的确存在“统计上显著”的关系。
2.你不能在虚拟化根底架构上运转大数据应用大约10年前，当”大数据”初次呈现在人们眼前时，它就是Apache hadoop 的代名词。
就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章中所写的，大数据这一术语如今包括一系列技术，从NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。
此前，批判者们质疑Hadoop在虚拟机上的性能，但Murray指出，Hadoop在虚拟机上的性能与物理机相当，而且它能更有效天时用集群资源。
Murray还炮轰了一种误解，即以为虚拟机的根本特性需求存储区域网络(SAN)。
实践上，供给商们经常引荐直接衔接存储，这提供了更好的性能和更低的本钱。
3.机器学习是人工智能的同义词一个辨认大量数据中形式的算法和一个可以依据数据形式得出逻辑结论的办法之间的差距更像是一个鸿沟。
醒客：大数据不能做什么？
醒客：大数据不能做什么？人们对大数据寄予了许多的希望：卖出更多的货物，做出更好的产品，找到更酷的朋友，甚至帮我们决定明天早上是否睡个懒觉。
现在，凡是有信息流通的地方，都有人们对大数据的期望。
大数据果真如此神通吗？大数据不能做什么？下面从几个方面来谈谈大数据的反面。
一、大数据不能对具体行为作出精确预测事实上，人们的社会行为具有不可预测性。
甚至我们不妨可以定性地归成一个大数据测不准原理：人和事件，如果放到越大的空间和时间范围，则是越可以精确预测的；如果放到越小的空间和时间范围，则是越不可以精确预测的。
举个例子说：我们几乎可以在100%的程度上预测一个人24小时的范围内会吃饭，但若精确到某一分钟，则几乎不可能预测准确。
进一步我们会发现，利用更多过去一段时间的数据，能够帮助我们提高预测某半个小时内是否吃饭的几率，但如果把时间精确到某一分钟，则更多的数据几乎提高不了预测的准确性。
其实，行为的不可预测性早已植根于人类的潜意识中。
比如，我国前一阵子发射了嫦娥三号探月飞船，在嫦娥三号发射前，科学家们已经计算出了在未来的一个月之后的某个小时、分、秒，嫦娥三号在月球上空高度和经纬度，如果这个计算结果偏离预计几十米，则可能推迟发射，重新计算校准。
这是科学对未来的精确预测。
相对的情形是，在晚上10点以后，当我们准备睡觉的时候，能预测明天早餐后下楼碰到的第一个人是谁吗？几乎没有人能知道，但这个巨大的不可预测却没有引起人的关注，几乎没有人会因为不知道下楼碰到的第一个人是谁而影响睡觉。
人们对不可预测性熟视无睹。
大数据的有效范围讨论，需要引进一个假设：人们可以自由决定自己的行为（常常称为“自由意志”）。
一个人自由决定自己行为，在别人看来，就是他的行为无法预测，如果能够精确预测未来的一举一动，就不具备任何的自我决定的自由。
因此，大数据不能对具体行为作出精确预测，即大数据测不准原理。
大数据的不可预测性说明，企图利用大数据预测用户具体行为的努力或许是徒劳的，我们哪怕掌握一个人从出生开始就有的全部行为信息，也无法预测明天早餐他会吃什么。
大数据分析结果需要警惕这三个陷阱_光环大数据培训
大数据分析结果需要警惕这三个陷阱_光环大数据培训准确分析客户数据对于提供高质量的服务是至关重要的。
每天都有多个数据流将大量信息转储到企业系统中，但是只有采用正确的分析方法才能真正利用好它。
不幸的是，许多公司总是在收集和检测数据环节就犯错，那往往就会采取失败的分析策略，到头来一切业务分析都功亏一篑，并且还不知道到底是哪儿出了问题。
如果你的公司也是如此，那看看是否也犯过以下的错误：漫无目的地分析没有人会愿意参加一个无明确目标和具体计划的项目，这和大数据分析的道理一样。
许多公司总做数据的收集分析，主要取决于公司领导层的需要，但是由于不知如何将数字转化为可操作的策略，所以只能留下一些无用数据。
只有重新审视公司的主要目标才能开发一个有利可图的数据分析模式。
选择一两个要点如签下更多客户或者改善客户服务，再让数据分析师解读传入的信息。
与数据流和系统失联要知道，所有的商业信息都是相互关联的。
销售数据与库存管理紧密相连，供应链延迟会影响库存水平，订单的完成度取决于清晰明确的销售策略，而客服部需要了解跨部门之间的情况。
用ERP和CRM系统集成必要的客户数据，并实时传递给相应的部门。
用这种处理数据的方式能够有效减少错误，并且让每一个部门都能接触到最新的数据。
云服务则为远程操控提供了最好的选择。
忽略数据安全性充分利用收集到的消费者数据需要一致的访问入口。
如果多台服务器上都没有冗余副本的备份计划，则会有丢失大量信息的风险。
为员工设置VPN会在远程工作中增添另一层安全壁垒。
VPN服务在传输数据时能够加密数据，并提供备用IP地址，使第三方难以或不可能跟踪用户的在线活动。
一些VPN会提供额外的工具来防止不必要的跟踪。
大数据对存有恶意第三方非常有吸引力。
采取安全措施是必要的，以防止业务信息被盗或丢失。
所以，需要尽全力去提高安全性，其中包括：•分析潜在漏洞•向所有薄弱区域添加相关的安全防护和加密措施•雇用安全专家梳理大数据分析方法并与公司目标相匹配就能获取目标的相关信息。
大数据分析的5大误区
大数据分析的5大误区随着互联网、物联网、通信网对各个领域的渗透越来越深，大数据的积累与日俱增，席卷各行各业和人们生活的速度也越来越快。
如何利用大数据分析开发大数据金矿，让沉睡的数据创造价值，不是沦陷为数据坟墓，这是值得思考的问题。
大数据让人可以被量化，却让机器能思考，因此有人说工业革命把人变成了机器，而信息革命则把机器变成了人。
每个人都想要一窥未来，洞察力和发现信息对拥有它们的人或企业来说自然有利可图。
而尽管占卜尚未证明自己是可靠的业务资产，今天的预测分析软件却可以。
然而盛名之下，围绕大数据和预测分析产生了许多误区。
尤其是下列的五种误区需要被驱散，这样不同规模和阶段的企业才可以开始享用更明智、更高效的决策。
误区1: “大数据是灵丹妙药。
”预测分析有希望可能成为一种塑造更广泛经济的普遍趋势，尤其是如果更多业务决策者为数据所驱动，访问更多的信息，特别是关于你的客户的行为的信息，将会对某些业务提供竞争优势，就像互联网。
然而，在许多情况下，相对未分化的互联网和网络功能并未导致很大的业务增长，建立的预测分析也是如此。
大数据不是企业的灵丹妙药。
相反，更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。
就算“小数据”也可以为中小企业很好的利用在投资的路线图上，构建和多样化而无需有大型的IT投资。
误区2: “只有大公司需要预测分析。
”虽然很明显，亚马逊、Target、沃尔玛、Zipcar和其他大型企业是预测分析早期的采用者和重要受益者，各种形式和规模的企业都将受益于智能分析带来的好处。
例如，基于群体客户剖析和行为分析客户挽留模式，然后使用上述数据来设计针对性推广工作，对任何企业可以产生立即的影响。
误区3:“企业引入预测分析的最好方式是“自下而上”或“自上向下”。
“对一些人来说，自下向上的方法涉及到IT人员和数据分析师实施一种持久的解决方案。
对另一些人来说，自上而下的方法是用大量资源，战略和文化解决这一企业挑战，因此应该包括首席执行官（CEO）、首席营销官（CMO），或其他高管。
大数据开发技术中常见错误及解决方案分析
大数据开发技术中常见错误及解决方案分析在大数据开发技术中，常见错误及解决方案可以从以下几个方面进行分析：1.数据质量问题：数据质量问题是大数据开发中最常见的错误之一，例如数据丢失、重复、错误、格式不规范等。
解决方案可以采用数据清洗和数据校验的方法，包括使用ETL工具进行数据清洗、制定数据质量检查规则、采用自动化工具进行数据校验等。
2.资源利用不充分：在大数据开发中，由于数据量巨大，资源利用不充分的问题较为常见。
这可能是由于任务调度不合理、资源分配不当等原因导致的。
解决方案可以采用资源管理工具进行资源优化分配，根据任务的优先级和资源需求，合理分配集群资源，提高资源利用率。
3.任务超时：由于数据量大以及处理复杂，大数据开发中任务超时的问题比较常见。
任务超时可能是由于数据倾斜、算法复杂度高、集群资源不足等原因导致的。
解决方案可以采用优化算法、数据分片、增加集群资源等方式来解决任务超时的问题。
4.安全问题：5.数据模型设计问题：在大数据开发中，数据模型的设计是至关重要的，一个合理的数据模型可以提高数据处理效率。
常见的错误包括冗余数据、数据关联不当、数据类型选择不合理等。
解决方案可以采用数据建模工具，设计合理的数据模型，减少数据冗余，优化数据访问效率。
6.集群性能问题：由于数据量大，大数据开发中的集群性能问题比较普遍。
例如集群负载不均衡、节点故障导致的任务失败等。
解决方案可以采用集群监控工具，对集群资源进行实时监控，及时发现并解决性能问题，提高集群稳定性和可用性。
总之，大数据开发技术中常见的错误及解决方案分析，可以从数据质量、资源利用、任务超时、安全、数据模型设计和集群性能等方面来进行分析和解决。
通过合理的调优和优化，可以提高大数据处理的效率和可靠性。
关于大数据最常见的10个问题
关于大数据最常见的10个问题1、云计算与大数据是什么关系?大数据云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
两者关系：首先，云计算是提取大数据的前提。
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。
在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。
来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。
首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。
在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。
云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
再次，云计算可高效分析数据。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。
当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。
最后，云计算助力企业管理虚拟化。
可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。
辨析｜如何规避大数据的五大误差
辨析｜如何规避大数据的五大误差现在大数据离生活越来越近，我们也越来越依赖大数据做决策。
但也有一种声音表示，大数据这东西看起来挺好，但有时也会误导我们。
这可不是说大数据本身有什么问题，它是没问题的，有问题的是我们采集数据的方式。
一旦这个过程出了问题，大数据反而会帮我们的倒忙。
那采集数据的时候究竟可能会出现什么错误呢？第一种错误叫选择误差，如果选择的样本不平均，就会出现这类错误。
比如说，美国大选前都要做民意测试，但根据这种方式预测的结果并不准确，因为测试的方式有问题，调查民意时需要选民支付30美元才能参与，能来支付这笔钱的人也许是热衷政治，也许是中产阶级，总之不能代表全民的平均水平。
这类错误还有很多其他案例，比如说在机场做消费问卷调查就可能有偏差，因为坐飞机的人相对来讲比一般人更富裕些。
所以说，一旦选择的样本出错，那得出的结论肯定有问题。
第二种错误叫幸存者误差，就是说，选择的样本里有过高或者过低数据，那得出的结论就会有问题。
打个简单的比方，一个屋子里如果坐着姚明，那屋子里人的平均身高肯定就会偏高嘛。
美国的一所大学曾经有个报告，说他们学校地理系的毕业生平均年收入水平最高，这就很让人费解了，因为地理系不是这个学校的热门专业，也不是社会上的高薪职业，怎么会出现这样的结果呢？原来啊，这是因为，NBA超级球星乔丹就是这家学校地理系毕业的，他一个人就拉高了整个学校的平均水平。
所以，为了避免出现这种幸存者误差，有时候做统计往往要去掉一个最高分，去掉一个最低分，再把平均下来的分数作为最终得分。
第三种错误叫回忆误差。
什么意思呢？就是说，你选择的数据样本，会受到大脑回忆的影响，从而产生误差。
这个误差的形成完全是心理作用，我们都愿意将现状理解为过去发生的必然结果，就是喜欢把现状和过去用因果关系对应上，尤其是对一些特别糟或者特别好的情况。
比如说，哈佛大学曾经做了一个心理实验，找来一组患有乳腺癌的女性，还有一组健康的女性，让她们共同回忆自己早年的饮食习惯。
大数据的误区——何为真正的大数据
大数据时代的到来和蓬勃发展，让越来越多的人们开始觊觎或对大数据分析和大数据挖掘的爱好兴趣越来越浓厚，开始蠢蠢欲动想进去大数据分析与应用行列。
这很正常，毕竟大数据时代下的数据分析师或数据挖掘师的岗位需求是不断被增加或持续增长的。
但大数据的火热也终究会带来僧多粥少的局面。
也许当初你一股脑钻进大数据分析培训的学习行列，想在数据分析培训认证的帮助让自己的数据分析师能力得到认可和提升，但是我们必须首先要搞明白的是我们是否真的了解大数据，自己是否真的对大数据非常感兴趣。
很多人口口声声说自己的数据分析能力不错，或者说自己可以算得上是一名数据分析师了，但被人问起何为大数据时，可能还是一头雾水。
所以啊，在我们决定进行数据分析培训或数据挖掘培训之前，在我们决心进入大数据分析或大数据挖掘行列前，我们要真正搞懂什么是真正的大数据。
下面小编就和大家分享一篇文章，用白话大数据告诉你什么才是真正的大数据。
一、大数据的四大误区误区一大数据就是数据大“光大是不够的!”当我掷地有声用这句话开场时，正好一个妹子推门而入，听到这句话，微微一怔，低头坐下。
如今在很多场合，一提起大数据，基本都会说“日处理数据量XXGB，上传图片XXGB，并发数XXX”“Hadoop集群拥有XXXX节点，总存储XXPB”……诸如此类的技术语言。
但是不是数据大了，就可以达到大数据的境界，可以一起达到人生的大和谐了?数据再大，不去使用，呆在机房里偏安一隅，那绝不是大数据，而是败家子。
在这个问题上，传统的门户网站基本上就属于坐拥金山却无钱上青楼。
无论搜狐新浪网易，每天的用户数以亿计，但是除了简单的广告呈现，并没有通过对数据的分析产生更多的价值。
之所以没有提企鹅，是因为他们手里有最庞大的QQ用户，没推广但不代表没有做，例如当年推出QQ圈子的那种惊艳感，现在想起来还触目惊心。
而对于中小网站来说，不用盲目追求先进技术牛逼架构。
首先需考虑的是商业运作和推广，只有用户量飙升见红的情况下，再去考虑技术升级。
大数据基本特征与常见误解分析
大数据基本特征与常见误解分析东软管理咨询资深咨询顾问宁泓森随着大数据时代到来，各种关于大数据关键字接踵而至，大数据行业应用，大数据思维，大数据方法，大数据架构，大数据技术等等。
那么什么是大数据呢？本文我们来谈一下大数据是什么，以及针对大数据的一些常见的误解和迷惑进行解答。
一、大数据的基本特性维基百科在技术层面给大数据做了一个定义。
大数据指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合--维基百科。
大数据的4V特性：图 1大数据的4V特征●数据量巨大Volume传统关系型数据库是TB级，大数据处理数据量达到PB级。
●数据类型多Variety大数据不仅包括结构化数据，也包括半结构化数据和非结构化数据。
●要求数据处理速度快Velocity大数据需要实时处理海量数据的能力。
●数据价值密度低、商业价值高Velocity大数据具有潜在价值，并可以数据再利用。
一般必须同时满足这4个特性的数据，我们才称之为大数据，4V特性是我们判断是否是大数据的最常用方法。
二、大数据的来源、类别、途径图 2大数据的来源、类型、途径1.大数据的来源与途径●政府政府各类数据中心、IT系统里存在大量结构化数据，同时政府事务存在大量的文本、流媒体文件等非结构化数据。
●企业企业内部各种信息化系统内存在的数据，由企业设备自动产生的数据，企业业务、交易产生的数据等。
●个人个人身体指标、DNA、行为数据、人与人的交互数据等。
这些海量的数据，可以通过可穿戴设备、物联网传感器以及各种数字化硬件设备，以及基于互联网、移动互联网的AppS、各类IT信息系统获取。
2.大数据的类型●按照数据结构划分包括传统数据库应用中常用的结构化数据，日志、xml文件等半结构化数据，以及数量最为众多的图片、文本、语音视频等媒体文件构成的非机构化数据。
●按照产生主体划分包括企业各类信息化系统和应用产生的数据、人本身产生的数据、机器自动产生的数据。
关于“大数据”的五大误解
美媒关于“大数据”的五大误解美国《外交政策》杂志网站5月9日刊登微软研究院首席研究员、麻省理工学院公民媒体中心客座教授凯特·克劳福德的一篇文章，文章说，“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。
文章说，这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。
它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。
维克托·梅耶—舍恩伯格和肯尼思·丘基尔在有着朴素书名的《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书中欢呼道：“对社会的好处将是无穷无尽的，因为大数据在一定程度上将解决迫在眉睫的全球问题，如处理气候变化、根除疾病以及促进善政和经济发展等。
”只要有足够多的数据可以处理——不管是iPhone上的数据、杂货店购物状况、在线约会网站个人简介或者是整个国家的匿名健康记录，利用对这些原始数据进行解码的计算能力，人们可以获得数不胜数的有价值的见解。
甚至连奥巴马政府也已经赶上了这股潮流，并在5月9日向企业家、研究人员和公众“破天荒”发布了大量“以前难以获取或难以管理的数据”。
然而，文章说，大数据真的完全像人们吹嘘的那样吗?人们能相信众多的1和0将能揭示人类行为的隐秘世界吗?以下是作者对所谓大数据理论的思索。
1.“有了足够的数据，数字就可以自己说话”文章说，没门儿。
大数据的鼓吹者希望人们相信，在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的有价值的见解，不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯，还是雇员的生产效率。
但是许多大数据的传道者不愿正视其不足。
数字无法自己说话，而数据集——不管它们具有什么样的规模——仍然是人类设计的产物。
大数据的工具——例如Apache Hadoop软件框架——并不能使人们摆脱曲解、隔阂和错误的成见。
大数据的弊端研究报告结论
大数据的弊端研究报告结论
根据研究报告，大数据的弊端主要体现在以下几个方面：
1. 隐私问题：大数据的收集和分析过程可能涉及到大量的个人隐私信息，如个人身份信息、网络活动等。
如果这些数据被不当使用或泄露，将对个人隐私造成重大威胁。
2. 数据质量问题：大数据的收集过程可能涉及到大量的噪声数据和不准确的数据，这将对数据分析的结果产生严重影响，导致决策和预测的不准确性。
3. 数据安全问题：大数据的存储与传输需要大量的计算和存储资源，而且通常需要跨越多个系统或组织。
这增加了数据被非法获取或篡改的风险，对企业和个人的数据安全构成威胁。
4. 对社会的影响问题：大数据的使用可能导致信息不对称，使少数人或组织在信息获取和利用方面具有优势，增加了社会的不公平性和差距。
5. 面临法律和伦理问题：大数据的使用往往涉及到多个国家和地区的法律法规和伦理规范，处理这些问题需要统一的国际标准，目前还存在一定的不确定性和挑战。
综上所述，尽管大数据在许多领域具有巨大潜力和优势，但也需要认识到它所带来的弊端和风险，制定相应的政策和措施来规范和保护大数据的使用。
大数据的悖论 数据越多 风险越大
大数据的悖论数据越多风险越大大数据的悖论：数据越多，风险越大近年来，随着科技的迅猛发展，大数据的概念已经深入人心。
大数据的到来，为人类带来了许多便利和机遇，然而，它也带来了一个不容忽视的问题：数据越多，风险越大的悖论。
一、大数据的背后潜藏的风险大数据的悖论，首先在于数据背后的安全隐患。
随着互联网的普及，并在各个领域产生了大量的数据，包括个人的隐私信息、公司的商业数据等。
这些数据一旦泄露，将对个人和企业的利益造成重大威胁。
其次，大数据的悖论还表现在数据的质量问题上。
众所周知，大数据通常包含着海量的信息，但其中夹杂着大量的噪声和错误数据。
如果没有经过严格的数据清洗和分析，就可能产生误导性的结论，甚至造成误导决策，给社会带来不可预测的风险。
二、大数据背后的风险管理针对大数据的风险，我们必须采取相应的风险管理措施来降低潜在的风险。
首先，加强数据安全保护措施。
企业和个人在收集和处理数据时，应加强各种安全措施，确保数据的安全存储和传输，防止数据泄露和被不法分子利用。
同时，建立完善的数据保护机制，限制对敏感信息的访问权限，确保数据的合规性和隐私权的保护。
其次，加强对大数据质量的控制和管理。
在处理大数据时，应依靠专业的数据科学家和分析师团队，对数据进行严格的清洗和验证。
通过使用合适的数据质量工具和算法，可以有效地识别和修复噪声数据，提高数据的准确性和可靠性，降低数据分析过程中的风险。
三、充分利用大数据带来的机遇尽管大数据带来了一些风险，但仍然不能忽视其所带来的巨大机遇和潜力。
首先，大数据可以帮助企业提高效率和准确性。
通过对大数据的分析，企业可以更好地洞察市场需求和消费者行为，准确预测趋势和模式，为企业决策提供有力支持，从而提高企业的竞争力和市场份额。
其次，大数据还可以帮助社会解决一些实际问题。
例如，在医疗领域，通过大数据分析技术，可以加快研发新药、准确诊断疾病，提高医疗资源的分配效率，改善人们的生活质量。
总结起来，大数据的悖论表明数据越多，风险越大。
大数据轨迹分析有误
大数据轨迹分析有误1、分析目标不明确“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
但如果一开始就锁定了目标，你究竟要分析什么？再以结果为导向去思考，你就会知道需要用什么样的数据去支撑你的分析？从而确定数据的来源、收集方式以及分析指标。
2.收集数据时产生误差当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。
例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。
同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。
3.样本缺乏代表性在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。
因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。
例如，Twitter的用户可能受到更高教育且收入更高，其年龄也会偏大一些。
如果用这种有偏的样本来预测目标观众是年轻人的电影票房，份析结论可能就不会合理了。
所以确保你得到的样本数据代表了研究总体。
否则，你的分析结论就缺乏坚实的基础。
4、相关关系和因果关系混乱大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。
使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法,但是,总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。
要想实现数据分析的好效果,必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。
相关关系往往是指同时观察X和Y的变化,而因果关系意味着X导致Y。
在数据分析中,这是两个完全不同的事情,但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。
“数据科学中相关关系不是因果关系”。
如果两个关系出现彼此相关的情况，也不意味着是一个导致了另一个的产生。