以下有一些被揭示的主要误解和观点：

 

（1）这些都是炒作

 

大数据不仅仅是一个时尚，它在这里很重要，它为企业业务所提供的价值是惊人的。据报道，在未来两年里，73％的营销人员计划在其业务中实施大数据分析解决方案。为什么？这是因为分析和报告得到的准确数据有助于企业规划和预警，使决策者能够制定预算目标、确定趋势以及改进方法。

 

为了在不断变化的商界中保持最新状态，并在竞争中领先，人们比以往任何时候都需要掌握大数据。

 

（2）这是IT部门的责任

 

企业需要确保有一个智能解决方案来分析企业的数据，这将是IT部门在实施解决方案方面的责任。然而，组织中的每个人都有责任相应地使用这些系统，输入所有相关数据并显示是否有任何异常。这包括财务，销售和客户服务团队，以及市场部门，因为根据Teredata.com上的调查分析，45％的大数据部署是用于营销目的。

 

（3）需要大量的数据

 

大数据可以被定义为用于分析趋势的超大数据集，但有数据集和高质量数据之间的区别。巨大的数据集可能有很多错误，包含重复、过时的或不相关的数据。因此，企业的数据必须是干净和高质量的，以此来确保所得到的结果没有任何方式的偏移。

 

当涉及到数据时，更多的说法是，如果企业有来自各种相关来源的高质量数据，就能够获得更好的结果。来自哈佛定量社会科学研究所的格雷·金解释说，“‘数据’的定义已经被改变。也就是说，大多数人认为数据是行和列数字，例如Excel电子表格，但是，大数据主要是一些半结构化数据或非结构化数据。”他继续说，“当人们开始掌握数据的多样性和的速度时，意味着他们在寻找更多创新的方式来使用它。”

 

企业不只是收集大量的数据。显然，定义它是想要知道至关重要的数据是什么，以便于识别对于数据创建可行的见解来提高企业的业务绩效。

 

（4）大数据很难理解

 

正如Cake公司创始人和首席技术官达维斯特沃特所解释的那样，“人们对于处理大数据所涉及的技术复杂性有很大的误解，而实际上，新的开发继续精简和简化任务。”目前市场上有很多种解决方案可供选择，帮助企业解读他们的数据。

 

有一些工具可以从企业的财务软件，客户关系管理系统（CRM），电子邮件，网站分析等获取信息。很多这样的工具将允许企业把数据导出到Excel表格中以方便操作，因此企业可以创建自定义报告并以易于理解的方式呈现，所以它并不是困难或昂贵的。

 

（5）这是解决所有问题的方法

 

监控，维护，测量，以及分析数据的能力会让企业能管理和改进整个运营，但如果企业没有正确的流程，或制定明确的目标，那么将很难利用其洞察力。