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大數據應用的10大神話和誤解
中國寧波網 2013-10-31 14:33:15

  英國科技新聞媒體V3日前針對大數據應用,列舉了10大有關神話和誤區。

  1、大數據是新技術

  大數據是新的術語,但其海量數據分析的概念并不新。許多人,包括Teradata首席技術官Stephen Brobst在內認為,對于那些剛開始認識到數據價值的用戶,大數據有一些誤導。Brobst表示:“大數據是一個長期項目,而不是12個月內,是24~36個月的世間情。”

  2、大數據是一種商品

  初次接觸大數據概念,會認為它是一種特殊形式數據,獨立于其他低端數據格式。但事實并非如此。

  “你能買一個數據庫數據嗎?”Gartner杰出分析師Donald Feinberg說,“是的,你可以買到100臺服務器,但是你可以購買大數據嗎?因此,這不是一個市場。它只是IT市場的一部分。它價值10億美元?是的,但它不是一個市場,它甚至不是一種商品,而且還不是新的。”

  3、大數據是一個問題

  這是一個近似半斤八兩性質的公開辯題,但基于其基本形式,大數據具有巨大潛力,即使其沒有被正確使用,或者甚至根本沒有被使用。

  因此,只要數據存在,并且可在未來用一種有效的方法加以處理,就應該有機會存在。也是一個價格昂貴的機會,也許,但仍然有機會。

  數據問題是如何通過分析將其轉化為清晰和實用的內容,這對企業是一個巨大的挑戰。

  4、你的數據只對你有用

  據Gartner的統計,30%的企業會在未來幾年會找到一種方式來套現其所持有的數據。將用戶數據出售給出價最高者會引起擔心和恐慌,但十有八九都會受到保證或者威脅。

  5、人們不關心你如何使用他們的數據

  很多人并不喜歡針對性或相關性的廣告,但基于大數據驅動的市場營銷接下來的重點,這事事實。但當你進入一家商鋪,你的手機開始震動,告你在競爭對手店可以更低價格買到同樣的產品時,這個時候你就會想到所簽約的服務商。

  即使是遭受惡評的利用人行為的無害化嘗試也是具有一定價值的,其中倫敦的WiFi Smartbin就是一個典型的例子,它保持跟蹤人們智能手機MAC地址,在廣告風箱顯示具有針對性的廣告。不久倫敦城市管理公司意識到事情發生后,禁止了該行為,但這也不禁讓我們聯想到了Facebook所面臨的2000萬美元的集體訴訟。

  6、大數據不會降落在監獄里的你

  在這一點上,我們正在涉及一個頗具爭議的話題。但Gartner公司的Feinberg確信,將會有相當的數據采集會涉及該領域。

  “CIO會有多少人會去坐牢?如果覺得我在開玩笑,那么我就做另外一個大膽性假設:我認為Facebook總裁會在他離開Facebook之前去坐牢。我不知道什么時間,但它會發生。” Feinberg說,無論夸張與否,這都值得思考。

  7、政府對你的社交媒體數據不感興趣

  許多人喜歡在Twitter上謾罵政客——反正他們也不會看到,對嗎?也許是,但這對于了解選民的意向具有一定的參考價值,Feinberg說。

  “奧巴馬關心,因為他當選了,如果你看怎樣當選的,他的團隊使用社交數據和情感分析找出他不能勝出的目標對象。我不是說這他當選的唯一原因,但對于政府部門,社會資料和數據已經變得非常重要。” Feinberg說。

  8、你需要新的數據進行分析

  當你有一個業務目標之后,且數據倉庫被0和1填充滿了之后,你就可以分析使用你的數據了。有研究表明,大多數企業已經開始使用大數據獲取信息,一旦他們想到了一個問題,就試圖通過大數據分析來解決問題。

  就像全球物流公司DHL早些時間像V3的記者所解釋的那樣,盡管此前在包裹投遞的每一個階段都有追蹤,但是分析系統建立之前,沒有辦法利用這些數據。

  9、有很多人以使用大數據

  錯了。這是一個世界性的難題。

  Gartner統計數據表明,熟練的數據分析科學家如此缺乏,公司存在75%以上的大數據分析職位空缺。競爭慘烈,換句話說,這是一個很棒的職業。

  話雖如此,這也取決于你如何定義一個數據分析科學家。Tesco公司的Duncan Apthorp,一位大數據分析師表示,他所存在公司并不要求名牌院校,這意味著普通畢業生也很有機會。

  10、大公司都知道他們在做什么

  顯然不是。根據Gartner對數百家企業案例的研究:“在2016年,財富500強85%企業將無法利用大數據獲得競爭優勢。”

  Teradata的高級副總裁Tasso Argyros表示:傳統商業智能是從一個明確定義的問題開始,對于大數據發現,你有一個起點,但它不是一個業務問題,它是一個業務目標。問題在于你不知道要問什么問題或要使用什么數據,只是說'看這些數據,讓我們開始,這通常很容易會失敗。

  所以,問題的答案是“不”,不是每個人都知道他們在做什么,很難制定出高效使用大數據的策略。

  稿源 比特網 編輯: 宋璞玉
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