企业大数据的常见问题有哪些？优秀的大数据工程师都在解决这些问题

有很多关于数据和数据分析的讨论。企业不断受到警告，要制定适当的策略来收集和分析大数据，以及不这样做可能带来的不利后果。许多公司觉得他们拥有如此巨大的客户数据宝库，但他们中的大多数人不知道如何使用它。总结了管理者在数据应用中常见的四个误区。

1、企业大数据的常见问题有哪些——不理解集成的概念

阻碍大数据价值的第一个挑战是兼容性和收敛性。大数据的一个主要特点是来源多样化。然而，如果数据形式不一致或难以整合，其来源的多样性将使企业难以削减成本，为客户创造价值。例如，在与我们合作的项目中，公司拥有丰富的数据，记录了客户的交易量和忠诚度，以及专门的在线浏览行为数据。然而，它很少交叉搜索这两种类型的数据来判断某种浏览行为，这是交易的前兆。面对这一挑战，公司创建了一个“数据湖”来存放大量的非结构化数据。然而，目前这些公司所能利用的数据却显得杂乱无章，有的只是文本形式，即当数据只是普通的二进制数时，很难按顺序存储。从不同来源整合它们就更加困难了。

2、企业大数据的常见问题有哪些——无法识别非结构化数据的局限性

阻碍大数据价值的第二个挑战是它的非结构化性质。文本数据挖掘取得了特殊的进展。它的背景和技术带来的理解与结构化数据相似，但其他形式的数据，如视频，仍然不容易分析。例如，尽管有最先进的面部识别软件，但当局仍然无法从大量视频中识别波士顿马拉松爆炸案的两名嫌疑人，因为该软件仍在处理从不同角度拍摄的嫌疑人照片。

尽管从非结构化数据中获取信息存在挑战，但公司在使用这些数据来提高分析现有数据的速度和准确性方面取得了显著成就。例如，在油气勘探中，人们利用大数据优化正在进行的作业，以及地震钻井的数据分析。尽管他们使用的数据可能会在速度、种类和数量上有所增加，但最终它们的用途是相同的。简言之，希望从一开始就通过使用非结构化数据来形成新的研究假设是站不住脚的，除非企业具备专业能力，能够利用非结构化数据通过“实践”优化某些问题的答案。

3、企业大数据的常见问题有哪些——认为关联分析意义重大

第三个挑战——我们认为这是阻碍大数据价值的最重要因素——是观测数据的大量重叠，使得很难定义因果关系。大规模数据集往往包含许多相似或完全一致的信息，直接导致错误的关联分析，误导管理者的决策。最近，《经济学人》指出，“在大数据时代，关系往往会自行出现”。斯隆管理评论在博客中强调，虽然很多公司都能接触到大数据，但这些数据并不是“客观的”，因为问题在于提取出值得采取行动的信息。同样，用于分析数据的典型机器学习算法的关联分析不一定提供原因分析，因此也不提供执行管理意见。也就是说，使大数据盈利的技术，就是能够从单纯的观察到相互关系，转变为正确识别出哪种关联是因果关系，并以此作为战略举措的基础。我们必须超越大数据。

4、企业大数据的常见问题有哪些——低估了劳动力的技术需求

测试并不是公司从大数据中推断有价值信息的唯一途径。另一个可能的方法是公司开发算法技能来更好地处理数据。推荐系统就是这种算法的一个例子。推荐系统通过关联数据的算法向客户推荐最相关的产品。然而，它并不依赖于其背后的巨大数据，而是依赖于识别关键信息片段以预测客户偏好的能力。事实上，它通常不是数据的大小，而是由计算机学习的决定结果质量的算法。虽然预测能力可以增加可用数据的大小，但在大多数情况下，预测的改进表明，规模收益率随着数据集的增加而降低。然而，需要优秀的数据分析员来建立一个好的算法。一些公司可能会失望，因为他们不必雇佣员工来分析数据中的因果关系，从而将大量数据转化为信息。

数据本身毫无价值。只有与管理、施工和分析技能相结合，它们才能对公司有用，前提是它们经过了明确的测试和算法。当你认为价格信息是一种处理价格信息的技能时，这一点很明显。在许多情况下，留住数据处理人员的成本高于数据成本。这表明，对于一家公司来说，处理数据的能力比数据本身更重要。

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