大数据应用的10大神话和误区
英国科技新闻媒体V3日前针对大数据应用,列举了10大有关神话和误区。
1、大数据是新技术
大数据是新的术语,但其海量数据分析的概念并不新。许多人,包括Teradata首席技术官Stephen Brobst在内认为,对于那些刚开始认识到数据价值的用户,大数据有一些误导。Brobst表示:“大数据是一个长期项目,而不是12个月内,是24~36个月的世间情。”
2、大数据是一种商品
初次接触大数据概念,会认为它是一种特殊形式数据,独立于其他低端数据格式。但事实并非如此。
“你能买一个数据库数据吗?”Gartner杰出分析师Donald Feinberg说,“是的,你可以买到100台服务器,但是你可以购买大数据吗?因此,这不是一个市场。它只是IT市场的一部分。它价值10亿美元?是的,但它不是一个市场,它甚至不是一种商品,而且还不是新的。”
3、大数据是一个问题
这是一个近似半斤八两性质的公开辩题,但基于其基本形式,大数据具有巨大潜力,即使其没有被正确使用,或者甚至根本没有被使用。
因此,只要数据存在,并且可在未来用一种有效的方法加以处理,就应该有机会存在。也是一个价格昂贵的机会,也许,但仍然有机会。
数据问题是如何通过分析将其转化为清晰和实用的内容,这对企业是一个巨大的挑战。
4、你的数据只对你有用
据Gartner的统计,30%的企业会在未来几年会找到一种方式来套现其所持有的数据。将用户数据出售给出价最高者会引起担心和恐慌,但十有八九都会受到保证或者威胁。
5、人们不关心你如何使用他们的数据
很多人并不喜欢针对性或相关性的广告,但基于大数据驱动的市场营销接下来的重点,这事事实。但当你进入一家商铺,你的手机开始震动,告你在竞争对手店可以更低价格买到同样的产品时,这个时候你就会想到所签约的服务商。
即使是遭受恶评的利用人行为的无害化尝试也是具有一定价值的,其中伦敦的WiFi Smartbin就是一个典型的例子,它保持跟踪人们智能手机MAC地址,在广告风箱显示具有针对性的广告。不久伦敦城市管理公司意识到事情发生后,禁止了该行为,但这也不禁让我们联想到了Facebook所面临的2000万美元的集体诉讼。
6、大数据不会降落在监狱里的你
在这一点上,我们正在涉及一个颇具争议的话题。但Gartner公司的Feinberg确信,将会有相当的数据采集会涉及该领域。
“CIO会有多少人会去坐牢?如果觉得我在开玩笑,那么我就做另外一个大胆性假设:我认为Facebook总裁会在他离开Facebook之前去坐牢。我不知道什么时间,但它会发生。”Feinberg说,无论夸张与否,这都值得思考。
7、政府对你的社交媒体数据不感兴趣
许多人喜欢在Twitter上谩骂政客——反正他们也不会看到,对吗?也许是,但这对于了解选民的意向具有一定的参考价值,Feinberg说。
“奥巴马关心,因为他当选了,如果你看怎样当选的,他的团队使用社交数据和情感分析找出他不能胜出的目标对象。我不是说这他当选的唯一原因,但对于政府部门,社会资料和数据已经变得非常重要。”Feinberg说。
8、你需要新的数据进行分析
当你有一个业务目标之后,且数据仓库被0和1填充满了之后,你就可以分析使用你的数据了。有研究表明,大多数企业已经开始使用大数据获取信息,一旦他们想到了一个问题,就试图通过大数据分析来解决问题。
就像全球物流公司DHL早些时间像V3的记者所解释的那样,尽管此前在包裹投递的每一个阶段都有追踪,但是分析系统建立之前,没有办法利用这些数据。
9、有很多人以使用大数据
错了。这是一个世界性的难题。
Gartner统计数据表明,熟练的数据分析科学家如此缺乏,公司存在75%以上的大数据分析职位空缺。竞争惨烈,换句话说,这是一个很棒的职业。
话虽如此,这也取决于你如何定义一个数据分析科学家。Tesco公司的Duncan Apthorp,一位大数据分析师表示,他所存在公司并不要求名牌院校,这意味着普通毕业生也很有机会。
10、大公司都知道他们在做什么
显然不是。根据Gartner对数百家企业案例的研究:“在2016年,财富500强85%企业将无法利用大数据获得竞争优势。”
Teradata的高级副总裁Tasso Argyros表示:传统商业智能是从一个明确定义的问题开始,对于大数据发现,你有一个起点,但它不是一个业务问题,它是一个业务目标。问题在于你不知道要问什么问题或要使用什么数据,只是说’看这些数据,让我们开始,这通常很容易会失败。
所以,问题的答案是“不”,不是每个人都知道他们在做什么,很难制定出高效使用大数据的策略。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21