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有关大数据的6大误区

[日期:2016-09-09] 来源:机房360  作者:Harris编译 [字体: ]

  你的组织是否在考虑分析数据的最佳方式?以下是在你采用大数据分析之前,需要注意的有关大数据的6个误区。

  云计算的应用,更快的数据处理速度,以及从物联网输入大量的数据,这些意味着,企业现在正在收集前所未见的数据量。现在大数据比以往任何时候都大。但是如何组织、处理和理解数据仍然是许多组织面临的一个主要挑战。

大数据

  你的公司是否仍然在努力理解大数据是什么,以及如何管理吗?这里有6个关于大数据的误区,行业专家将帮助你把真相从虚构的大数据领域中分离出来。

  1.大数据意味着“很多”数据

  目前,大数据已经成为一个流行词。但人们通常对它真正的含义还是不清楚。有些人将大数据简单地认为是大量的数据。但是,这并不完全正确,它比这稍微复杂一些。大数据是指一个数据集,无论是结构(如数据表)或非结构化(如元数据从电子邮件)结合的数据,如社会媒体分析或物联网数据,形成一个更大的故事。大数据故事说明组织很难用传统的分析技术来捕获发生的趋势。

  丰田研究院的数据研究总监吉姆•阿德勒表达了一个很好的观点:“数据也有质量。这就像水一样:玻璃容器中的水是非常易于管理。但是,如果混杂在洪水中,这将是压倒性的灾害。”他说,“在数据分析系统中,工作在一台机器的的数据将被冲走时,其数据规模将增长100或1000倍。所以,当然,原型虽小,但其架构却很大。”

  2.数据需要清洁

  “最大的误区就是你必须要有干净的数据进行分析。”BeyondCore公司首席执行官阿里吉特•森古普塔说,“没有人有干净的数据,必须将数据进行清理,否则分析是行不通的。这是一个疯狂的想法。你要做的就是进行一个足够好的分析。你要分析所有的数据,尽管这些数据是肮脏的,这只说明你有数据质量问题。我可以告诉你一些模式,尽管数据存在质量问题,但完全可以进行正常分析。现在,你可以集中进行数据质量工作,只是提高数据可以得到稍微好一点的洞察力。”

  InOutsource商业智能和分析总监梅根•布茨梅因对此表示赞同,“很多时候,企业就会将这些工作能拖就拖,因为他们认为数据是不干净的,这是没有必要的。部署的分析应用程序将可以找到数据的薄弱环节,”她说。“一旦这些问题已经确定,清理计划可以投入到位。然后,分析应用程序可以利用一种机制,加大清理力度,并监测进展情况。”

  布茨梅因说。“一旦你把这些数据整合在一起,你将在一个应用程序中赋予它生命的视觉,你可以看到这些汇集在一起的数据的关联,你会很快看到你的资料不足。”她说,“你可以看到数据的问题在于要提供一个清理数据的基准。”

  3.等待,让你的数据完美

  你不应该等待清理你的数据,这里还有一个原因,森古普塔说,“在你完全清除数据之后,这可能需要三个月的时间,然而三个月后,这些数据已经陈旧过时了。”因此,这些信息将不再适用。

  森古普塔表示,第一州际银行的乔希•巴特曼在会议提出了一个重要观点。乔希展示了他是如何运行分析,发现问题,分析变化,重新运行分析的。他说,“你看,我的分析时间只有大约四到五分钟。所以,如果我可以运行分析,发现问题,解决问题,再重新进行分析,并在四、五分钟后查看报告,改变如何处理分析的方法。”

  森古普塔用编码来比喻那些旧方式。“我的一切都是正确的,然后我进行编码。但现在,每个人进行编码都不太灵活。”他说。“你写好程序之后,你必须要测试它,并查看如何能使它更好,那么等它变得更好之后。世界发生了变化,人们仍然采用的是旧的做事方法。”

  4.数据湖

  数据湖是持有大量的原始结构化和结构化数据的松散的存储库,经常在大数据的背景下提到。

  唯一的问题是,尽管他们是如何经常被引用,但它们却不存在,阿德勒说,“一个组织的数据不被倒入一个数据湖中。这是精心策划的一个部门的数据库。鼓励集中使用专业知识。他们还提供了良好的数据治理和合规性所需的问责性和透明度。”

  5.分析数据是昂贵的

  如果假定在数据分析工具涉及一些费用的话,你可能会害怕获得数据。而可以告诉你的有好消息是,如今有许多免费的数据工具,任何人都可以开始使用这些工具来分析大数据。

  同时,森古普塔表示,当今云计算的低成本意味着“你真的可以做那些以前从来不可能实现的的事情。”

  6.机器算法将取代人类分析

  森古普塔认为在分析大数据方法有一个有趣的二分法。“有人说,解决这个问题需要成千上万的数据科学家来分析解决,随后,又有人说,采用机器学习就可以做到这一切。这将是完全自动的。”

  但是,桑古塔并不认为这些都是合适的解决方案。“没有足够的数据科学家,成本将快速上升。”他说,“此外,企业用户有多年的域名登录经验,并有着对他们业务的直觉。当你请来一个数据科学家,并认为他会搞定这些工作,并告诉你该怎么做。这实际上创造了一个确切的错误,数据科学家们往往无法无法足够了解企业的业务。”

  “完美”的数据科学家,是那些准确理解具体业务如何运作,以及其数据是如何工作的,这是一个误区。森古普塔说,“这样的人根本不存在。”

  在现实中,森古普塔说,“大多数数据科学项目实际上没有得到实施,因为它是如此艰难,需要几个月得到完成,而当它完成的时候,你所关心的问题是已经陈旧过时了。”

  但是,也有过于依赖机器学习问题。“机器学习只是给出一个答案,但并没有解释。它告诉人们该怎么做,而不是为什么要那样做,”他说。“人们不喜欢别人告诉他该怎么做,尤其是神奇的机器。”他说,其关键是不只是答案,而是其解释和建议。

  一方面,他说,数据科学家将变得越来越专业化,而这是真正困难的问题。“想一想各机构和企业开始建设了数据处理部门和一些处理部门。世界500强企业也有数据处理部门“或数字加工部门。但他们基本上变成了Excel,Word和PowerPoint。”尽管如此,人们仍然是数据和数字处理方面的专家。

 

  “如果我去摩根士丹利,相信我,那些数据处理和数字处理方面的专家仍然存在。他们只是有着不同的名称和不同的工作,但在真正的情况下,这些人仍然存在,但80%-90%的专家已经转移到Excel,Word和PowerPoint方面,这是全球在大数据方面应该发展的主要原因。”





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