大數據行業專家基思·卡特暗示，由于沒有適當的前期籌劃，很多組織在擬定他們的大數據闡明計策方面導致失敗。

如今，人們對付打點大數據和闡明大數據習覺得常。事實上，這個詞已經用得如此遍及，有時不恰內地應用，因此，它已經開始失去它的意義。

在所有人談論大數據和其潛在長處的時候有一點要留意。這是大數據的謊話，人們認為大數據可以自動辦理任何數量的業務問題，并使企業更有效地與他們的競爭敵手舉辦競爭。按照供給鏈打點者的履歷，最近，基思·卡特是新加坡國立大學商學院決定科學系的一名西席，已經咨詢了幾十家公司和數百名企業和業務人員。他一直發明的是，那些相信大數據謊話的人正在犯兩大錯誤：

問題是，如今很多公司正在收集和打點大數據險些沒有什么深謀遠慮。

不加區別地收集數據。企業正在收集負載和數據負荷。那很棒。但他們不知道如何有效地領略它。他們通過收集大數據，很是大的，全面的，常常變革和快速變革的數據集，舉辦觀測，并得出結論。但原始數據對大大都企業用戶并沒有什么代價，甚至將更多的數據放在更大的數據庫中，可能將大量的數據拷貝到電子表格中，凡是不會提供任何代價。

數據分類是有用的。相反，企業大概會認為他們做得很好，假如他們“清洗”他們收集的所有大數據，然后舉辦分類。雖然，有利于類型數據的會合、清洗、分類和構建。但它很難用于一個貿易案例，假如當數據潔凈和組織完成，數據不提供真正的貿易問題的謎底。這是出格真實的，當大數據打點事情釀成一個IT為重點的項目，不能從企業用戶獲得擔保，那么有問題的數據已履歷證，實際上是有用的，這一點尤其如此。

問題是，如今很多公司正在收集和打點大數據險些沒有深謀遠慮。正如籌劃是要害，任何企業計謀項目在處理懲罰大數據的預測是最重要的。這個進程中的所有元素都必需是有目標的，并與業務方針細密團結。

那么，什么是正確的要領呢？你必需先從一個計謀性的業務問題，然后得到所需的數據來答復這個問題。只有這樣，你才氣快速啟動可視化的業務，實現業務發明，并提供可操縱的情報。

這就是大數據真正的計謀區別，因為縱然知道這個詞的最真實的界說，大數據并不是任何業務問題的辦理方案。它只是這聽起來像大量的差異來歷的信息薈萃。這是你的數據，可以有一個很大的區別，美國云服務器 韓國vps云主機，而組織需要制止其他人所犯的大數據錯誤。