CIO需要消除八個大資料神話
Gartner分析師markbeyer認為:企業cio們如果想在2020年實現常態化,那麼就要從消除關於大資料的八個神話開始。
讓十位資訊長去定義大資料,你會得到十個不同的答案。gartner分析師markbeyer說,這是因為大資料對企業的it專業人員來說仍然並不規範。
beyer在今年gartner的symposium/itxpo會議上說。“當事情變得很常見,那它就開始正常化了,我們的工作,作為it專業人士,就是在2020年前使大資料變得正常化。”
資訊長們可以透過從大資料謊言中區分出事實,來幫助他們的企業一步步走向正常。“神話有助於緩解焦慮,而無益於實際情況,”他說。
這裡是beyer提出的八個大資料神話:
1.大資料起始於100tb。不要再去尋覓大資料標準尺寸了,因其並沒有標準尺寸。“大資料是對資料的處理,而不是資料的大小,”beyer說。
2.想要大資料就必須更換基礎設施。“如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構,那我是把之前所有的東西都當做了賭注,”beyer說。他的經驗教訓是什麼?“你要搞清楚,(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。”
3.百分之八十的資料是非結構化的。這可能是最經常被引用的大資料統計了,但根據beyer所說,其並不準確。“世界上最大的資訊資產是機器資料。因為其並未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。機器資料是結構化的資料。”順便說一句,這些大量的機器資料,往往是重複的資訊,確認了一切的正常。“這就是機器資料通常所表達的,”他說。
4.工具將取代資料科學家。放心,所有花在吸引,拉攏,獲取資料科學家上的錢都不會白花,beyer說。“工具是一種工程,工程是對已經發現的事實的重複利用。而科學是去發現新的事實。”工具不會取代資料科學家-至少在工具可以自行復制和發展之前不會。
5.更多的資料就可以解決資料質量的問題。“資料質量越低,答案質量就越低,”beyer說。資訊長們應該關注資料質量。以透過手機收集的氣質地理定位資料為例,有些人把手機等同於真實的個人,他說。然而,手機可以被不小心留在辦公室,或者gps功能可以在任何時間點被關閉。“手機不是人,”beyer說。
6.實時只是速度更快而已。實時操作,並不意味著加快了當前資料的攝入清理和分析過程,beyer說。而是“確保資料收集和決策之間的間隔越短越好,”他說。此外,大多數企業資料是不需要實時操作的。
7.資料量優於專業知識。那些認為可以簡單地不再管業務流程的人,請再想一想。這是因為,“一位好的資料科學家必須在某一時刻被叫停”,beyer說。如果沒有業務流程,資料科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能提供商業價值。需要有人幫忙劃清界線。
8.資料模型沒有用。這一論斷很絕對。不過,beyer澄清說,任何數字資產裡的東西都有其數字模型。“我們不會因為大資料就捨棄模型,”他說。
讓十位資訊長去定義大資料,你會得到十個不同的答案。gartner分析師markbeyer說,這是因為大資料對企業的it專業人員來說仍然並不規範。
beyer在今年gartner的symposium/itxpo會議上說。“當事情變得很常見,那它就開始正常化了,我們的工作,作為it專業人士,就是在2020年前使大資料變得正常化。”
資訊長們可以透過從大資料謊言中區分出事實,來幫助他們的企業一步步走向正常。“神話有助於緩解焦慮,而無益於實際情況,”他說。
這裡是beyer提出的八個大資料神話:
1.大資料起始於100tb。不要再去尋覓大資料標準尺寸了,因其並沒有標準尺寸。“大資料是對資料的處理,而不是資料的大小,”beyer說。
2.想要大資料就必須更換基礎設施。“如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構,那我是把之前所有的東西都當做了賭注,”beyer說。他的經驗教訓是什麼?“你要搞清楚,(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。”
3.百分之八十的資料是非結構化的。這可能是最經常被引用的大資料統計了,但根據beyer所說,其並不準確。“世界上最大的資訊資產是機器資料。因為其並未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。機器資料是結構化的資料。”順便說一句,這些大量的機器資料,往往是重複的資訊,確認了一切的正常。“這就是機器資料通常所表達的,”他說。
4.工具將取代資料科學家。放心,所有花在吸引,拉攏,獲取資料科學家上的錢都不會白花,beyer說。“工具是一種工程,工程是對已經發現的事實的重複利用。而科學是去發現新的事實。”工具不會取代資料科學家-至少在工具可以自行復制和發展之前不會。
5.更多的資料就可以解決資料質量的問題。“資料質量越低,答案質量就越低,”beyer說。資訊長們應該關注資料質量。以透過手機收集的氣質地理定位資料為例,有些人把手機等同於真實的個人,他說。然而,手機可以被不小心留在辦公室,或者gps功能可以在任何時間點被關閉。“手機不是人,”beyer說。
6.實時只是速度更快而已。實時操作,並不意味著加快了當前資料的攝入清理和分析過程,beyer說。而是“確保資料收集和決策之間的間隔越短越好,”他說。此外,大多數企業資料是不需要實時操作的。
7.資料量優於專業知識。那些認為可以簡單地不再管業務流程的人,請再想一想。這是因為,“一位好的資料科學家必須在某一時刻被叫停”,beyer說。如果沒有業務流程,資料科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能提供商業價值。需要有人幫忙劃清界線。
8.資料模型沒有用。這一論斷很絕對。不過,beyer澄清說,任何數字資產裡的東西都有其數字模型。“我們不會因為大資料就捨棄模型,”他說。
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