这两年，大数据受到了越来越多人的关注，大数据被广泛应用到各行各业。随之而来的也是围绕着大数据产生了许多的误区，今天就来谈谈我眼中的大数据。
何为大数据？
“ 大数据 ” 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 个人觉得很贴切，“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：
A. 由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop 成为了大数据时代的标志；
B. 如果你认为大数据就等于Hadoop ，那就大错特错了。 Hadoop 只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的 “ 大数据 ” 与现在很多所谓 “ 大数据 ” 项目最明显的区别之一。
下面就来说说，很多人眼里的大数据误区：
1、 大数据是万能的
大数据显然不是万能的。正因为如此，她才真实。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够；另一个是算法不合适。
不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90% 的数据都是无用的。只有 10%-20% 的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到 Marry Meeker 打的那个比喻， “ 大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针 ” 。
2、 大数据是灵丹妙药
大数据不是企业的灵丹妙药。确实，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。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。
3、 只有大公司需要预测分析
虽然亚马逊、Target 、沃尔玛、 Zipcar 和其他大型企业是预测分析 ( 尤其是客户分析 ) 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的分析客户保留模式，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 。
以上就是关于大数据的几个误区了，其实不仅仅是只有这几点，很多人对大数据都不够了解，想要进行大数据行业，就要多多了解。 如果想了解更多详情，请点击成都加米谷大数据官网吧！
来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：https://blog.itpub.net/70005624/viewspace-2790302/ ，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
