企业不容小觑的大数据4大灾难性误区
孙子兵法曾说：“知彼知己,百战不殆,”这是所指的是信息的重要性，而信息则是战场上与商业世界的重要资产。在21世纪，大数据则是企业进行竞争的重要工具。
大数据是非常有价值的，但很多厂商不知道如何正确地管理它。如果你在这些大数据方面有所失误，那么你可能会依靠不准确或不完整的信息，并使得的业务成本高昂。
1.迁移大数据前需要仔细考虑
大数据是一把双刃剑。你可以存储数以百万计的数据信息，这对你的业务将是非常有价值的。但有一个缺点是存储了这么多的信息，却很难移动。
加州大学欧文分校信息技术教授哈利曼?加拉姆在在本月初发表了一个大数据的挑战的白皮书。他说，通过广域网传送大数据是非常困难的，尤其是它需要被加密的时候。当然，有时你并会选择移动大数据。然而，你只能这样做，因为你也没办法。
2.不要为每个数据字节支付费用
几年前，RogueWave软件公司总裁科里?艾萨克森写了一本关于大数据的可扩展性的著作。以下是他的著作中的摘录。
“当管理一个不断扩大的成功应用程序时，扩展能力成为成为一个关键的需求。无论你是引进最新的新游戏，还是一个非常受欢迎的移动应用程序，或者是一个能够容纳流量和数据量的快速增长的在线分析服务，以保持用户满意是非常重要的。”
萨克森的话比任何人想象这个行业的情况都要更为真实。大数据的可扩展性帮助企业节省了1.6%的主机托管费。
然而，一些不法的大数据托管服务提供商通过每千兆字节收费获益受益。你可能需要选择一个具有不同带宽计划的公司。如果你可以为你的数据按照每GB字节的数据付费，然后你可以获得采用大数据的主要好处。
3.以质量为重点
你可以采用几乎任何能想到的手段存储数据，你可以这样做成本很低。然而，这仅仅是因为你可以，并不意味着你应该。
以一个波斯尼亚的旅游公司为例，这个公司可以存储全国各大城市的每一个餐厅的数据，然而，大多数这些地方可能与其客户并不相关。
将这么多的信息来排序，这可能是非常困难的，所以最好只存储与你的业务模式实际相关的信息。
4.不要整合你的数据
阿卡迪亚数据公司的联合创始人萨伏特?霍夫斯皮安表示，太多的企业没有分析其自然形态的数据。他们的数据太多了，因此往往会丢失。他说，人们最有可能采用JSON方面会犯这种错误，因为它可以有很多不同的结构。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
