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Gartner:CIO们最应该消除的八个大数据神话

让十位首席信息官去定义大数据,你会得到十个不同的答案。 Gartner分析师Mark Beyer说,这是因为大数据对企业的IT专业人员来说仍然并不规范。

Beyer在今年Gartner的Symposium / ITxpo会议上说。“当事情变得很常见,那它就开始正常化了,我们的工作,作为IT专业人士,就是在2020年前使大数据变得正常化。”

首席信息官们可以通过从大数据谎言中区分出事实,来帮助他们的企业一步步走向正常。 “神话有助于缓解焦虑,而无益于实际情况,”他说。

这里是Beyer提出的八个大数据神话:

1.大数据起始于100 TB。

不要再去寻觅大数据标准尺寸了,因其并没有标准尺寸。 “大数据是对数据的处理,而不是数据的大小,”Beyer说。

2.想要大数据就必须更换基础设施。 

“如果我因为有新的需求就决定改变整个基础架构,那我是把之前所有的东西都当做了赌注,”Beyer说。他的经验教训是什么? “你要搞清楚,(基础设施)成熟度牺牲的风险是否值得。”

3.百分之八十的数据是非结构化的。

这可能是最经常被引用的大数据统计了,但根据Beyer所说,其并不准确。 “世界上最大的信息资产是机器数据。因为其并未相互关联就说它们非结构化绝对是个谎言。机器数据是结构化的数据。” 顺便说一句,这些大量的机器数据,往往是重复的信息,确认了一切的正常。“这就是机器数据通常所表达的,”他说。

4.工具将取代数据科学家。

放心,所有花在吸引,拉拢,获取数据科学家上的钱都不会白花,Beyer说。“工具是一种工程,工程是对已经发现的事实的重复利用。而科学是去发现新的事实。”工具不会取代数据科学家 – 至少在工具可以自行复制和发展之前不会。

5.更多的数据就可以解决数据质量的问题。 

“数据质量越低,答案质量就越低,”Beyer说。首席信息官们应该关注数据质量。以通过手机收集的气质地理定位数据为例,有些人把手机等同于真实的个人,他说。然而,手机可以被不小心留在办公室,或者GPS功能可以在任何时间点被关闭。“手机不是人,”Beyer说。

6.实时只是速度更快而已。

实时操作,并不意味着加快了当前数据的摄入清理和分析过程,Beyer说。而是“确保数据收集和决策之间的间隔越短越好,”他说。此外,大多数企业数据是不需要实时操作的。

7.数据量优于专业知识。

那些认为可以简单地不再管业务流程的人,请再想一想。这是因为,“一位好的数据科学家必须在某一时刻被叫停”,Beyer说。如果没有业务流程,数据科学家将不断不断不断的进行下去而不能提供商业价值。需要有人帮忙划清界线。

8.数据模型没有用。

这一论断很绝对。不过,Beyer澄清说,任何数字资产里的东西都有其数字模型。“我们不会因为大数据就舍弃模型,”他说。

 

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