从Gartner首次揭露谈起：大数据那些误区

　　虽然现在有很多IT企业管理者都已经了解了大数据技术将会带给我们怎样的用户体验，但是在实际的应用部署和方案实施当中仍然有很多企业管理者存在着关于大数据的疑问和误区。

　　世界权威的市场研究机构Gartner针对当前的大数据市场发展现状和前景给我们也敲响了警钟，Gartner研究总监Alexander Linden表示：“大数据提供了巨大的机会，但也带来了更大的挑战。海量的数据并没有解决数据固有的问题。IT管理者需要破除各种炒作，根据已知的事实和业务驱动的结果指导行动。”

　　说到现在大数据行业的一些误区，我们基于Gartner给出的分析总结出了几点，本期我们就和大家来聊聊当今数据浪潮下我们究竟都有哪些误区。

　　采用大数据方面我永远落后他人

　　人们对于大数据技术和服务的兴趣达到了前所未有的高度，有73%的受访企业已经投资或者计划投资大数据。但是大多数企业机构仍然在采用大数据的初期阶段，只有13%的受访者已经部署了大数据解决方案。

　　企业结构面临最大的挑战是确定如何从大数据中获取价值，以及确定应该从哪里开始。许多企业机构卡在试点阶段，因为他们没有将技术与业务流程或者具体的使用实例联系起来。

　　如此庞大的数据小小漏洞不可怕

　　这点是很多初次尝试大数据的企业最容易犯的一个错误，大数据在整体方案的应用当中是十分重要和缜密的，任何一个数据漏洞都可能给用户的数据安全带来致命的威胁。

　　Gartner副总裁Ted Friedman认为：“事实上，尽管单个缺陷对于整个数据集的影响要比数据量少的时候小一些，但是因为数据更多了所有缺陷也就更多了。因此，糟糕的数据质量对于整个数据集的影响还是一样的。除此之外企业机构在大数据背景下使用的大多数数据都是来自于外部的，或者是未知结构和未知来源的。这意味着出现数据质量问题的可能性要比以前更高，因此数据质量实际上在大数据背景下变得更为重要了。”

　　为高级分析使用数据仓库是没有意义的

　　很多信息管理的领导者认为，构建一个数据仓库是消耗时间且没有意义的，因为高级分析使用新型的数据而不仅仅是数据仓库。

　　现实是，很多高级分析项目在分析过程中使用的正是数据仓库。在其他一些情况下，信息管理人必须提炼作为大数据一部分的新数据类型，使其适合于分析。他们需要确定哪些数据是相关的，如何聚合这些数据，以及数据质量的等级，而且这种数据提炼可能是发生在很多地方的，不仅仅是数据库。

　　编辑的话

　　大数据现在正在以飞速的脚步前进，随着“万物互联”理念在企业当中不断地根深蒂固发展，用户对于数据量的需求在将来会变得越来越大，其需求的增长速度会大大超乎我们的想象，这就要求大数据和云计算服务提供商对于数据服务的一点一滴都要十分全面和细致。