7 大数据错误

先决条件：大数据

介绍 ：
时间在流逝，技术在进步，伴随着新工具的出现，数据的使用量在增加，同时数据量也在增加。现在我们只从数据中看到了大数据。我们还训练自己处理这些大数据。如此多的技术和工具进入市场，训练有素的人开始研究它。

• 在技术的影响下，收集客户数据对公司来说比以往任何时候都容易。通过花费一些时间和金钱，他们可以以数字方式获取有关其客户的大量数据。如果公司知道如何利用它们，这些数据可以成为公司的游戏规则改变者！
• 然而，具有挑战性的部分是他们如何使用昂贵而复杂的工具来理解如此大量的数据。在了解和发现大数据中的模式后，公司可以提高生产力、效率、降低成本、做出更好的业务决策并获得更多收益。
  现在，大数据项目可能是组织的大量资产或重大失败，具体取决于收集的数据类型和处理方式。
• 就这样；有了正确的工具和正确的专业知识，公司可以从大数据中受益匪浅，同时避免一些错误，例如只关注技术而不是业务需求。让我们了解一些主要的大数据错误以及如何缓解这些错误。

人们在大数据中常犯的错误：

1. 从头开始——
收集所有可能收集的数据并不能确保为组织带来潜在利益。收集与预期结果大多无关的大数据最终将难以组织起来，也无法为组织提供有用的见解。这就是为什么收集足够的战略性数据以产生必要的结果很重要。具有实践经验的机器学习专家可以帮助组织找到此类数据。
注 –数据质量比数量更重要。

2. 不利用数据升级——
公司已经意识到他们客户的数据非常有价值，可以用来改进他们的业务战略以实现他们的目标。
然而，许多企业，尤其是小型企业，并没有利用从客户那里收集的数据的力量来发现可能使他们受益的重要见解。因此，这些企业必须利用这个机会，克服一些小障碍，例如适应变化和新实践以促进他们的发展。

3. 不进行以目标为导向的数据分析——
进行大数据实施的目标应该在一开始就明确。
如果组织对分析的目标不确定和具体，那么项目最终将不成功。一旦列出目标，它将获得发现大数据相关趋势的方向。

4.低估数据可视化——
数据可视化与收集大量数据并揭示其中的模式一样重要。低估可视化是大数据的主要错误之一。
为什么数据可视化如此重要？因为数据可视化是以一种方便易懂的方式表示数据和派生模式以便于理解的过程。例如图表、信息图表、图表等……这对于做出数据驱动的决策也是必不可少的。

5. 关注短期利益——
如前所述，从客户那里收集的数据非常重要。在技术的帮助下，它可以极大地使组织受益，以简化数据收集、自动扩展以处理动态数据量并启用人工智能等操作，同时为个性化留出一些空间。

然而，许多组织关注的是工具的短期利益，而不是他们可以获得的长期利益。

6. 数据安全性不足——
数据安全和管理无疑是组织的重要方面。这就是为什么他们必须对数据有深刻的理解，定期审核数据操作并为特权用户提供访问权限。因此，任何公司都不应忽视数据安全的重要性。

7. 休眠数据孤岛——
公司正在成功地收集和存储客户的数据，但大多数公司未能通过模式发现来利用数据。除非公司使用它们来提高其功能性能以有效地实现其目标，否则仅将所有数据放在一个孤岛中是没有好处的。

最后，如果大数据能够谨慎地规避错误并专业地从数据中提取基本趋势，那么大数据可以成为公司未来改进的催化剂。好吧，这都是关于大数据错误的。