消除關於大資料的八個神話

Gartner分析師Mark Beyer認為：企業CIO們如果想在HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/33722.html">2020年實現大資料常態化， 那麼就要從消除關於大資料的八個神話開始。

讓十位首席資訊官去定義大資料，你會得到十個不同的答案。 Gartner分析師Mark Beyer說，這是因為大資料對企業的IT專業人員來說仍然並不規範。

Beyer在今年Gartner的Symposium / ITxpo會議上說。 「當事情變得很常見，那它就開始正常化了，我們的工作，作為IT專業人士，就是在2020年前使大資料變得正常化。 」

首席資訊官們可以通過從大資料謊言中區分出事實，來説明他們的企業一步步走向正常。 「神話有助於緩解焦慮，而無益于實際情況，」他說。

這裡是Beyer提出的八個大資料神話：

1.大資料起始于100 TB。 不要再去尋覓大資料標準尺寸了，因其並沒有標準尺寸。 「大資料是對資料的處理，而不是資料的大小，」Beyer說。

2.想要大資料就必須更換基礎設施。 「如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構，那我是把之前所有的東西都當做了賭注，」Beyer說。 他的經驗教訓是什麼? 「你要搞清楚，(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。 」

3.百分之八十的資料是非結構化的。 這可能是最經常被引用的大資料統計了，但根據Beyer所說，其並不準確。 「世界上最大的資訊資產是機器資料。 因為其並未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。 機器資料是結構化的資料。 」 順便說一句，這些大量的機器資料，往往是重複的資訊，確認了一切的正常。 「這就是機器資料通常所表達的，」他說。

4.工具將取代資料科學家。 放心，所有花在吸引，拉攏，獲取資料科學家上的錢都不會白花，Beyer說。 「工具是一種工程，工程是對已經發現的事實的重複利用。 而科學是去發現新的事實。 」工具不會取代資料科學家 - 至少在工具可以自行複製和發展之前不會。

5.更多的資料就可以解決資料品質的問題。 「資料品質越低，答案品質就越低，」Beyer說。 首席資訊官們應該關注資料品質。 以通過手機收集的氣質地理定位資料為例，有些人把手機等同于真實的個 人，他說。 然而，手機可以被不小心留在辦公室，或者GPS功能可以在任何時間點被關閉。 「手機不是人，」Beyer說。

6.即時只是速度更快而已。 即時操作，並不意味著加快了當前資料的攝入清理和分析過程，Beyer說。 而是「確保資料收集和決策之間的間隔越短越好，」他說。 此外，大多數企業資料是不需要即時操作的。

7.資料量優於專業知識。 那些認為可以簡單地不再管業務流程的人，請再想一想。 這是因為，「一位好的資料科學家必須在某一時刻被叫停」，Beyer說。 如果沒有業務流程，資料科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能供應商業價值。 需要有人幫忙劃清界線。

8.資料模型沒有用。 這一論斷很絕對。 不過，Beyer澄清說，任何數位資產裡的東西都有其數位模型。 「我們不會因為大資料就捨棄模型，」他說。