Больше данных – больше проблем: семь фактов о Big Data

Если в поисковой строке Google ввести запрос «Big Data» (большие данные), вы получите действительно много результатов, около миллиарда. По мнении. Некоторых экспертов, около трети этих результатов – это будут стартапы, которые попытаются изменить мир с использованием больших данных. Еще треть – ссылки на сайты венчурных бизнесменов, вкладывающих деньги в компании, работающие с Big Data. Остальные – это цитаты на руководителей компаний списка Fortune-500, которые подчеркивают, насколько для их компаний важны Big Data. Не даром ученые называют Big Data – одним из главных трендов развития ИТ-индустрии в ближайшие годы. Это отчасти вызвало интерес к стартапам, работающим с большими данными. Но одновременно это и породило множество слухов и заблуждений относительно Big Data.

Вот некоторые наиболее популярные из них.

1) Данные ≠ Знания. Данные * Анализ = Знания

Big Data с правильной аналитикой и достаточным количеством времени, необходимым для их обработки, могут стать сокровищницей идей, источником управленческих решений. Но данные по себе – это просто цифры, а цифры не могут управлять компанией.

2) Данные и анализ соревнуются за ценные ресурсы

Независимо от того, как вы решите собирать, хранить и удалять ваши данные, Big Data требуют дорогостоящего и трудоемкого инструмента. Создание Big Data требует огромных ресурсов

3) Данные не всегда важны

Может показаться, что Big Data – это панацея для решения проблем. Например, бизнесмен хочет собрать данные о потенциальных клиентах, чтобы улучшить продажи в своих магазинах. Нужны ли ему Big Data?

Ученые из университетов Принстона и Стэнфорда обнаружили, что «пристрастие к данным» тормозит принятие важных решений. Не нужно знать все о клиентах (что означает, не нужно влезать в работу с Big Data), чтобы увеличить продажи

4) Небольшие данные могут иметь огромное влияние

Еще одно широко распространенное заблуждение руководителей состоит в том, что большие данные им нужны для принятия управленских решений. На самом деле, для этого иногда бывает достаточно небольших данных.

Малые наборы данных не всегда дадут вам полную картину, но часто для самых впечатляющих выводов нужен необходимый минимум данных.

5) Не существует такого понятия, как полный набор данных

Даже при работе с Big Data нельзя сказать о существовании полного набора данных. Мир содержит бесконечное количество данных, и почти все это не имеет никакого отношения к конкретной задаче, которую нужно решить.

6) Минимум данных часто усложняет принятие решений

При глубоком анализе минимум данных – это тоже не лучший выход, анализ на основе минимума данных не приведет к желаемому результату, он не позволяет увидеть настоящей проблемы за частностями.

7) Big Data бесполезны, если вы не можете объяснить их значение для обычного клиента

Использование Big Data, особенно в бизнесе – необходимо только тогда, когда можно четко сформулировать, какую пользу от этого анализа получит конечный клиент. Иначе все эти инструменты бесполезны.