在如此多關(guān)于大數(shù)據(jù)的炒作下,IT管理者很難知道該如何挖掘大數(shù)據(jù)的潛力。Gartner指出關(guān)于大數(shù)據(jù)的五大誤區(qū),以幫助IT管理者制定他們的信息基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略。
Gartner研究總監(jiān)Alexander Linden表示:“大數(shù)據(jù)提供了巨大的機會,但也帶來了更大的挑戰(zhàn)。海量的數(shù)據(jù)并沒有解決數(shù)據(jù)固有的問題。IT管理者需要破除各種炒作,根據(jù)已知的事實和業(yè)務(wù)驅(qū)動的結(jié)果指導行動。”
誤區(qū)1:在采用大數(shù)據(jù)方面其他人都比我超前
人們對于大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)的興趣達到了前所未有的高度,有73%的受訪企業(yè)已經(jīng)投資或者計劃投資大數(shù)據(jù)。但是大多數(shù)企業(yè)機構(gòu)仍然在采用大數(shù)據(jù)的初期階段,只有13%的受訪者已經(jīng)部署了大數(shù)據(jù)解決方案(見圖1)。
圖 1 2013年和2014年大數(shù)據(jù)采用的階段
注釋:Gartner向每位受訪者提問,“以下哪5個階段可以最好地描述你企業(yè)機構(gòu)采用大數(shù)據(jù)的階段?”
2014年n = 302,2013年n = 720。來源:Gartner(2014年9月)
企業(yè)結(jié)構(gòu)面臨最大的挑戰(zhàn)是確定如何從大數(shù)據(jù)中獲取價值,以及確定應(yīng)該從哪里開始。許多企業(yè)機構(gòu)卡在試點階段,因為他們沒有將技術(shù)與業(yè)務(wù)流程或者具體的使用實例聯(lián)系起來。
誤區(qū)2:我們有這么多的數(shù)據(jù),我們并不需要擔心一個小小的數(shù)據(jù)缺陷
IT管理者認為,目前企業(yè)管理如此多的數(shù)據(jù)使得單個的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題變得微不足道,因為“大數(shù)據(jù)法則”。這個觀點認為,單個數(shù)據(jù)質(zhì)量缺陷并不影響整個數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,因為每個缺陷只是企業(yè)機構(gòu)內(nèi)海量數(shù)據(jù)非常小的一部分。
Gartner副總裁Ted Friedman認為:“事實上,盡管單個缺陷對于整個數(shù)據(jù)集的影響要比數(shù)據(jù)量少的時候小一些,但是因為數(shù)據(jù)更多了所有缺陷也就更多了。因此,糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量對于整個數(shù)據(jù)集的影響還是一樣的。除此之外企業(yè)機構(gòu)在大數(shù)據(jù)背景下使用的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是來自于外部的,或者是未知結(jié)構(gòu)和未知來源的。這意味著出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的可能性要比以前更高,因此數(shù)據(jù)質(zhì)量實際上在大數(shù)據(jù)背景下變得更為重要了。”
誤區(qū)3:大數(shù)據(jù)繼續(xù)將消除對大數(shù)據(jù)整合的需求
一般觀點認為,大數(shù)據(jù)技術(shù)——尤其是通過在用模式方法處理信息的潛力——將使得企業(yè)機構(gòu)要使用多種數(shù)據(jù)模型來讀取相同的數(shù)據(jù)源。很多人相信這種靈活性將讓終端用戶確定如何按需地將各種數(shù)據(jù)集進行轉(zhuǎn)譯。他們認為,這也將提供滿足單個用戶需求的數(shù)據(jù)訪問。
在現(xiàn)實中,大多數(shù)信息用戶重度依賴于“在寫模式”,在這種場景下數(shù)據(jù)被描述、內(nèi)容被預先描述,因此關(guān)于數(shù)據(jù)完整性以及與場景的相關(guān)性已經(jīng)達成了統(tǒng)一。
誤區(qū)4:為高級分析使用數(shù)據(jù)倉庫是沒有意義的
很多信息管理的領(lǐng)導者認為,構(gòu)建一個數(shù)據(jù)倉庫是消耗時間且沒有意義的,因為高級分析使用新型的數(shù)據(jù)而不僅僅是數(shù)據(jù)倉庫。
現(xiàn)實是,很多高級分析項目在分析過程中使用的正是數(shù)據(jù)倉庫。在其他一些情況下,信息管理人必須提煉作為大數(shù)據(jù)一部分的新數(shù)據(jù)類型,使其適合于分析。他們需要確定哪些數(shù)據(jù)是相關(guān)的,如何聚合這些數(shù)據(jù),以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的等級,而且這種數(shù)據(jù)提煉可能是發(fā)生在很多地方的,不僅僅是數(shù)據(jù)庫。
誤區(qū)5:數(shù)據(jù)湖將取代數(shù)據(jù)倉庫
很多廠商將數(shù)據(jù)湖定義為用于分析各種來源的原始格式數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺。
現(xiàn)實是,廠商將數(shù)據(jù)湖定位為數(shù)據(jù)倉庫的替代品或者作為客戶分析技術(shù)設(shè)施關(guān)鍵要素是容易引發(fā)誤導的。數(shù)據(jù)湖的基礎(chǔ)技術(shù)缺乏已有數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)功能特性的成熟型和廣度。Gartner研究總監(jiān)Nick Heudecker表示:“數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)具有支持整個組織上下各種用戶的能力。信息管理者沒必要等著數(shù)據(jù)湖迎頭趕上。”
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本文標題:Gartner首次揭露大數(shù)據(jù)5大誤區(qū)
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