雖然現在有很多IT企業管理者都已經了解了大數據技術將會帶給我們怎樣的用戶體驗，但是在實際的應用部署和方案實施當中仍然有很多企業管理者存在著關于大數據的疑問和誤區。

　　世界權威的市場研究機構Gartner針對當前的大數據市場發展現狀和前景給我們也敲響了警鐘，Gartner研究總監Alexander Linden表示：“大數據提供了巨大的機會，但也帶來了更大的挑戰。海量的數據并沒有解決數據固有的問題。IT管理者需要破除各種炒作，根據已知的事實和業務驅動的結果指導行動。”

　　說到現在大數據行業的一些誤區，我們基于Gartner給出的分析總結出了幾點，本期我們就和大家來聊聊當今數據浪潮下我們究竟都有哪些誤區。

　　采用大數據方面我永遠落后他人

　　人們對于大數據技術和服務的興趣達到了前所未有的高度，有73%的受訪企業已經投資或者計劃投資大數據。但是大多數企業機構仍然在采用大數據的初期階段，只有13%的受訪者已經部署了大數據解決方案。

　　企業結構面臨最大的挑戰是確定如何從大數據中獲取價值，以及確定應該從哪里開始。許多企業機構卡在試點階段，因為他們沒有將技術與業務流程或者具體的使用實例聯系起來。

　　如此龐大的數據小小漏洞不可怕

　　這點是很多初次嘗試大數據的企業最容易犯的一個錯誤，大數據在整體方案的應用當中是十分重要和縝密的，任何一個數據漏洞都可能給用戶的數據安全帶來致命的威脅。

　　Gartner副總裁Ted Friedman認為：“事實上，盡管單個缺陷對于整個數據集的影響要比數據量少的時候小一些，但是因為數據更多了所有缺陷也就更多了。因此，糟糕的數據質量對于整個數據集的影響還是一樣的。除此之外企業機構在大數據背景下使用的大多數數據都是來自于外部的，或者是未知結構和未知來源的。這意味著出現數據質量問題的可能性要比以前更高，因此數據質量實際上在大數據背景下變得更為重要了。”

　　為高級分析使用數據倉庫是沒有意義的

　　很多信息管理的領導者認為，構建一個數據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據而不僅僅是數據倉庫。

　　現實是，很多高級分析項目在分析過程中使用的正是數據倉庫。在其他一些情況下，信息管理人必須提煉作為大數據一部分的新數據類型，使其適合于分析。他們需要確定哪些數據是相關的，如何聚合這些數據，以及數據質量的等級，而且這種數據提煉可能是發生在很多地方的，不僅僅是數據庫。

　　編輯的話

　　大數據現在正在以飛速的腳步前進，隨著“萬物互聯”理念在企業當中不斷地根深蒂固發展，用戶對于數據量的需求在將來會變得越來越大，其需求的增長速度會大大超乎我們的想象，這就要求大數據和云計算服務提供商對于數據服務的一點一滴都要十分全面和細致。