大數(shù)據(jù)有的這些哪些硬傷，傷到你了么

可能目前所有的技術(shù)都涉及到大數(shù)據(jù)，但這并不意味著大數(shù)據(jù)是絕對可靠的。在許多情況下，大數(shù)據(jù)曾造成過嚴重事故，但事故的確切原因并不總是很清楚?？赡苁菣z測到錯誤報告、技術(shù)故障、缺乏工具、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不正確甚至是不必要的數(shù)據(jù)。

毫無疑問，如果有上述提到的錯誤，那最終結(jié)果將會與期望值完全不同。更糟糕的是，結(jié)果有時可能沒有被分析，導致一系列嚴重的后果。

大數(shù)據(jù)的缺陷

由于大數(shù)據(jù)和云的存在，超級計算機才為任何人所用。然而，我們用來分析和應用海量信息的這一工具通常都有一個致命的缺陷。大部分數(shù)據(jù)分析都是基于錯誤的模型，因此錯誤是不可避免的。

問題的起因就是大數(shù)據(jù)太“大”了。考慮到我們擁有的數(shù)據(jù)量，有時甚至使用有缺陷的模型來產(chǎn)生有用的結(jié)果。有時侯對自己的技術(shù)過于自負，當模型出現(xiàn)故障時，結(jié)果就會變得非常難看。

大數(shù)據(jù)失敗案例

Google在2008年推出了大數(shù)據(jù)這項服務，目的是要預測25個國家的流感疫情。邏輯很簡單：分析谷歌在特定地區(qū)的流感搜索查詢。將搜索結(jié)果與該地區(qū)流感活動的歷史記錄進行比較。基于這些結(jié)果，活動水平被分為低、中、高或極高。

乍一看，這似乎是一個很合理的想法，但實際上并不是這樣。在2013年流感高峰期，Google的流感分析一塌糊涂。原因是算法有缺陷，沒有考慮到幾個因素。例如，如果搜索“冷”或“發(fā)燒”這類詞，并不一定意味著搜索人正在找流感癥狀。Google無法從這場災難般的失誤中恢復過來，最終導致了這個項目在2013年崩潰了。

大數(shù)據(jù)失敗的原因

迄今為止，谷歌流感趨勢項目并不是唯一失敗的。我們需要吸取教訓，不要重蹈覆轍。以下是導致大數(shù)據(jù)失敗的一些原因：

1. 缺乏數(shù)據(jù)調(diào)配和數(shù)據(jù)管理

通常情況下，組織往往不完全了解他們已有的數(shù)據(jù)，但仍然決定在此基礎上開展新的項目。缺乏關(guān)于數(shù)據(jù)處理的文檔、存儲、策略和其他的程序。這種情況下，大數(shù)據(jù)咨詢公司可以為您的企業(yè)提供一個清晰的路線圖和指導，說明應該如何處理您已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)，這才是正確戰(zhàn)勝大數(shù)據(jù)的第一步。

2. 未定目標和戰(zhàn)略

有太多難以理解的IT術(shù)語和營銷術(shù)語，此外，市場上有太多大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，選擇合適的產(chǎn)品很困難。在做任何決定之前，找出實現(xiàn)目標所需的服務和技術(shù)非常重要。“在大數(shù)據(jù)上做小數(shù)據(jù)”，意思是應該在少量數(shù)據(jù)上評估您的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，以確保選擇正確的產(chǎn)品。

3. 溝通很重要

數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)是領域知識、數(shù)學、統(tǒng)計專業(yè)知識和編程技能的復雜組合。然而，同時它也必須具有商業(yè)意義。通常IT部門和管理層不能理解彼此作出的的變更。為了確保您的大數(shù)據(jù)對IT和業(yè)務領導者都有意義，在項目中確保IT人員與業(yè)務人員之間保持良好的溝通。

太大太快

當您第一次開始執(zhí)行大數(shù)據(jù)項目時，會有很多未定義的因素，比如預算、技術(shù)、路線等等。選擇一個小項目，并測量成功的幾率?；鶞蕼y試進展的一個好方法是創(chuàng)建原型或驗證概念來驗證您已經(jīng)完成的工作。如果早期階段存在缺陷，那么推進到項目的下一個階段是沒有意義的。

缺乏IT人才

執(zhí)行項目的人必須精通新技術(shù)，這對于快節(jié)奏的IT環(huán)境來說是一個挑戰(zhàn)。

通過迭代來創(chuàng)新

許多組織在決定之行大數(shù)據(jù)項目時會感到束手無策，這就是為什么采用迭代方法處理大數(shù)據(jù)至關(guān)重要。組織應該嘗試設法讓員工自由進行數(shù)據(jù)實驗。最重要的大數(shù)據(jù)技術(shù)是開源的，而且，很多平臺也可以作為云服務提供便利，從而進一步降低了失敗的機率。