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大數(shù)據(jù)10的個常見誤解：算法即預(yù)言家、大數(shù)據(jù)必須干凈
2017-11-10
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大數(shù)據(jù)10的個常見誤解：算法即預(yù)言家、大數(shù)據(jù)必須干凈

也許對大數(shù)據(jù)更好的一個類比是它就像一匹意氣風(fēng)發(fā)的冠軍賽馬: 通過適當(dāng)?shù)挠?xùn)練和天賦的騎師，良種賽馬可以創(chuàng)造馬場記錄–但沒有訓(xùn)練和騎手，這個強大的動物根本連起跑門都進不了。

為了確保你組織的大數(shù)據(jù)計劃保持正軌，你需要消除以下10種常見的誤解。
1. 大數(shù)據(jù)就是‘很多數(shù)據(jù)’
大數(shù)據(jù)從其核心來講，它描述了結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何結(jié)合社交媒體分析，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和其他外部來源，來講述一個”更大的故事”。該故事可能是一個組織運營的宏觀描述，或者是無法用傳統(tǒng)的分析方法捕獲的大局觀。從情報收集的角度來看，其所涉及的數(shù)據(jù)的大小是微不足道的。
2. 大數(shù)據(jù)必須非常干凈
在商業(yè)分析的世界里，沒有“太快”之類的東西。相反，在IT世界里，沒有“進垃圾，出金子”這樣的東西，你的數(shù)據(jù)有多干凈？一種方法是運行你的分析應(yīng)用程序，它可以識別數(shù)據(jù)集中的弱點。一旦這些弱點得到解決，再次運行分析以突出 “清理過的” 區(qū)域。
3. 所有人類分析人員會被機器算法取代
數(shù)據(jù)科學(xué)家的建議并不總是被前線的業(yè)務(wù)經(jīng)理們執(zhí)行。行業(yè)高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，這些建議往往比科學(xué)項目更難實施。然而，過分依賴機器學(xué)習(xí)算法也同樣具有挑戰(zhàn)性。Sengupta說，機器算法告訴你該怎么做，但它們沒有解釋你為什么要這么做。這使得很難將數(shù)據(jù)分析與公司戰(zhàn)略規(guī)劃的其余部分結(jié)合起來。
預(yù)測算法的范圍從相對簡單的線性算法到更復(fù)雜的基于樹的算法，最后是極其復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4. 數(shù)據(jù)湖是必須的
據(jù)豐田研究所數(shù)據(jù)科學(xué)家Jim Adler說，巨量存儲庫，一些IT經(jīng)理們設(shè)想用它來存儲大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，根本就不存在。企業(yè)機構(gòu)不會不加區(qū)分地將所有數(shù)據(jù)存放到一個共享池中。Adler說，這些數(shù)據(jù)是 “精心規(guī)劃”的，存儲于獨立的部門數(shù)據(jù)庫中，鼓勵”專注的專業(yè)知識”。這是實現(xiàn)合規(guī)和其他治理要求所需的透明度和問責(zé)制的唯一途徑。
5. 算法是萬無一失的預(yù)言家
不久前，谷歌流感趨勢項目被大肆炒作，聲稱比美國疾病控制中心和其他健康信息服務(wù)機構(gòu)更快、更準確地預(yù)測流感疫情的發(fā)生地。正如《紐約客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所寫的那樣， 人們認為與流感有關(guān)詞語的搜索會準確地預(yù)測疫情即將爆發(fā)的地區(qū)。事實上，簡單地繪制本地溫度是一個更準確的預(yù)測方法。
谷歌的流感預(yù)測算法陷入了一個常見的大數(shù)據(jù)陷阱——它產(chǎn)生了無意義的相關(guān)性，比如將高中籃球比賽和流感爆發(fā)聯(lián)系起來，因為兩者都發(fā)生在冬季。當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘在一組海量數(shù)據(jù)上運行時，它更可能發(fā)現(xiàn)具有統(tǒng)計意義而非實際意義的信息之間的關(guān)系。一個例子是將緬因州的離婚率與美國人均人造黃油的消費量掛鉤：盡管沒有任何現(xiàn)實意義，但這兩個數(shù)字之間確實存在“統(tǒng)計上顯著”的關(guān)系。
6. 你不能在虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)上運行大數(shù)據(jù)應(yīng)用
大約10年前，當(dāng)”大數(shù)據(jù)”首次出現(xiàn)在人們眼前時，它就是Apache Hadoop的代名詞。就像VMware的Justin Murray在2017年5月12日的文章中所寫的，大數(shù)據(jù)這一術(shù)語現(xiàn)在包括一系列技術(shù)，從NoSQL（MongoDB，Apache Cassandra）到Apache Spark。
此前，批評者們質(zhì)疑Hadoop在虛擬機上的性能，但Murray指出，Hadoop在虛擬機上的性能與物理機相當(dāng)，而且它能更有效地利用集群資源。Murray還炮轟了一種誤解，即認為虛擬機的基本特性需要存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）。實際上，供應(yīng)商們經(jīng)常推薦直接連接存儲，這提供了更好的性能和更低的成本。
7. 機器學(xué)習(xí)是人工智能的同義詞
一個識別大量數(shù)據(jù)中模式的算法和一個能夠根據(jù)數(shù)據(jù)模式得出邏輯結(jié)論的方法之間的差距更像是一個鴻溝。ITProPortal 的Vineet Jain在2017年5月26日的文章中寫道，機器學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計解釋來生成預(yù)測模型。這是算法背后的技術(shù)，它可以根據(jù)一個人過去的購買記錄來預(yù)測他可能購買什么，或者根據(jù)他們的聽歌歷史來預(yù)測他們喜歡的音樂。
雖然這些算法很聰明，但它們遠遠不能達到人工智能的目的，即復(fù)制人類的決策過程?；诮y(tǒng)計的預(yù)測缺乏人類的推理、判斷和想象力。從這個意義上說，機器學(xué)習(xí)可能被認為是真正AI的必要先導(dǎo)。即使是迄今為止最復(fù)雜的AI 系統(tǒng)，比如 IBM沃森，也無法提供人類數(shù)據(jù)科學(xué)家所提供的大數(shù)據(jù)的洞察力。
8. 大多數(shù)大數(shù)據(jù)項目至少實現(xiàn)了一半的目標
IT經(jīng)理們知道沒有數(shù)據(jù)分析項目是100%成功的。當(dāng)這些項目涉及大數(shù)據(jù)時，成功率就會直線下降，NewVantage Partners最近的調(diào)查結(jié)果顯示了這一點。在過去的五年中，95%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人表示，他們的公司參與了一個大數(shù)據(jù)項目，但只有48.4%的項目取得了”可衡量的結(jié)果”。
NewVantage Partners的大數(shù)據(jù)執(zhí)行調(diào)查顯示， 只有不到一半的大數(shù)據(jù)項目實現(xiàn)了目標，而 “文化”變化是最難實現(xiàn)的。
事實上，根據(jù)2016年10月發(fā)布的Gartner的研究結(jié)果，大數(shù)據(jù)項目很少能跨過試驗階段。Gartner的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有15%的大數(shù)據(jù)實現(xiàn)被部署到生產(chǎn)中，與去年調(diào)查報告的14%的成功率相對持平。
9. 大數(shù)據(jù)的增長將減少對數(shù)據(jù)工程師的需求
如果你公司大數(shù)據(jù)計劃的目標是盡量減少對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求，你可能會得到令人不快的驚喜。2017 Robert Half 技術(shù)薪資指南指出， 數(shù)據(jù)工程師的年薪平均躍升到13萬美元和19.6萬美元之間， 而數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪資目前平均在11.6萬美元和16.3萬美元之間， 而商業(yè)情報分析員的薪資目前平均在11.8萬美元到13.875萬美元之間。
10. 員工和一線經(jīng)理將張開雙臂擁抱大數(shù)據(jù)
NewVantage Partners的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，85.5%的公司都致力于創(chuàng)造一個“數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化”。然而，新的數(shù)據(jù)計劃的整體成功率僅為37.1%。這些公司最常提到的三個障礙是缺乏組織一致性（42.6%），缺乏中層管理人員的采納和理解（41%），以及業(yè)務(wù)阻力或缺乏理解（41%）。
未來可能屬于大數(shù)據(jù)，但獲得這一技術(shù)的好處需要大量的針對多樣人性的老式辛勤工作。

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