数据分析的误区有哪些？数据分析师不注意这些怎么进步

您的组织是否在考虑分析数据的最佳方法?在你采用大数据分析之前，这里有六个大数据的误区需要注意。

云计算的使用、更快的数据处理速度以及被输入物联网的海量数据意味着，企业现在正在收集前所未有的海量数据。现在的大数据比以往任何时候都大。但是如何组织、处理和理解数据仍然是许多组织面临的主要挑战。

你的公司还在努力理解什么是大数据以及如何管理它吗?以下是大数据的六大误区，行业老师将帮助你从大数据的误区中找出真相。

1、数据分析的误区有哪些——大数据意味着“大量”的数据

目前，大数据已经成为一个流行词。但它的真正含义往往是不清楚的。有些人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确，比这要复杂一点。大数据是指结构化(如数据表)或非结构化(如电子邮件中的元数据)的数据集，该数据集结合了社交媒体分析或物联网数据等数据，从而形成一个更大的故事。大数据故事说明了组织使用传统的分析技术在趋势发生时捕获趋势是多么困难。

"我认为这是个好主意，"丰田研究所数据研究主管Jim Harding表示。阿德勒说得好:“数据也有质量。这就像水:水在玻璃容器里是非常容易管理的。但如果被洪水淹没，就会变得势不可挡。”“在一个数据分析系统中，在一台机器上工作的数据将被冲走，数据大小将增加100或1000倍。所以，当然，原型很小，但架构很大。”

2、数据分析的误区有哪些——数据需要清理

“最大的误区是，你必须有干净的数据才能进行分析。”BeyondCore首席执行官阿里加特•博彦核心(Aligat BeyondCore)表示:“我认为这样做是个好主意。“没有人有干净的数据，”森古普塔说。“它必须被清理，否则就不会工作。这是个疯狂的想法。你所要做的就是做一个足够好的分析。您必须分析所有数据，即使数据是脏的，这也意味着您有数据质量问题。我可以告诉你一些模式，尽管数据质量不高，但完全能够进行正常分析。现在，你可以专注于数据质量，只是改善数据，获得更好的洞察力。”

Megan outsourcing, inoutsourcing的商业智能和分析总监。“很多时候，公司会拖着这些工作的后腿，因为他们认为这些数据不干净，也没有必要，”Bootzman表示同意。部署的分析应用程序将能够发现数据中的薄弱环节。“一旦发现了这些问题，就可以制定清理计划。然后，分析应用程序可以利用一种机制来加速清理和监控进程。”

Bootzmein说。“一旦你把这些数据放在一起，你就给了一个应用程序生活的愿景，你可以看到这些聚合的数据是如何相互关联的，你很快就会发现你还不够。”“你可以看到，数据的问题在于提供了一个清理数据的基线，”她说。

3、数据分析的误区有哪些——等待，让你的数据完美

森古普塔说，你不应该等着清理你的数据还有另一个原因。“完全清理数据可能需要三个月的时间，但三个月后，数据就过时了。”因此，此信息将不再适用。

森古普塔说，第一州际银行的乔希·霍洛威多年来一直致力于这个项目。贝特曼在会上提出了一个重要的观点。Josh展示了他如何运行分析、发现问题、分析更改和重新运行分析。他说:“你看，我的分析时间只有四五分钟。所以，如果我能在四五分钟内进行分析，找到问题，解决问题，重新做分析，看看报告，那么就改变我处理分析的方式。”

Sengupta用编码来比喻旧的方式。“我做的每件事都是正确的，然后我编写代码。但现在，每个人的代码都不那么灵活了。”他说。“在你写完程序之后，你必须测试它，看看如何能把它做得更好，然后当它变得更好时。”世界已经变了，人们仍然按照旧的方式做事。”

4、数据分析的误区有哪些——数据湖

数据湖是一种松散的存储库，包含大量的原始数据和结构化数据，通常在大数据上下文中提到。

唯一的问题是，尽管它们经常被引用，但它们并不存在，阿德勒说。一个组织的数据不会转储到一个数据湖中。这是一个精心计划的部门数据库。鼓励专业知识的集中。它们还提供了良好数据治理和合规所需的问责性和透明度。”

5、数据分析的误区有哪些——分析数据是昂贵的

如果您认为数据分析工具涉及成本，那么您可能会害怕获取数据。是，现在有很多免费的数据工具，任何人都可以开始使用它们来分析大数据。

与此同时，森古普塔说，如今云计算的低成本意味着“你真的可以做以前不可能做的事情。”

6、数据分析的误区有哪些——机器算法将取代人工分析

森古普塔认为，在大数据分析的方法中存在一个有趣的二分法。有人说，这需要数千名数据科学家来解决这个问题，而另一个人说，这可以通过机器学习来完成。这将完全是自动的。”

但僧塔认为这些都不是正确的解决方案。“没有足够的数据科学家，成本将迅速上升。”“此外，企业用户有多年的域名登录经验，对自己的业务有直觉。当你找来一个数据科学家并认为他会做这项工作并告诉你该做什么。这实际上造成了一个精确的错误，而数据科学家往往对业务不够了解。”

所谓“完美的”数据科学家是那些确切了解特定业务如何运作及其数据如何运作的人，这是一个神话。“这样的人根本不存在，”森古普塔说。

事实上，Sengupta说，“大多数数据科学项目并没有真正实施，因为它太困难了，需要几个月的时间才能完成，当它完成的时候，你关心的问题是它已经过时了。”

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