大数据的10大误区

　　误区7：大数据等同于Hadoop
　　Hadoop，针对非结构化数据的一个流行的开源架构，最近已经得到了很多关注。但企业还有其他的选择。
　　“有整个的NoSQL运动，”SAP大数据总经理兼高级副总裁Irfan Khan说。“有MongoDB，Cassandra等其他完整的技术。”
　　其中有些技术可能更适合特定的大数据项目。尤其是Hadoop的工作原理是将数据划分成多个块并行处理。此方法适用于许多大数据的问题，但不是所有的问题。
　　“虽然YARN和Hadoop 2解决了一些问题，但有时你需要处理的方式，Hadoop不是理想的选择，”大数据咨询公司LucidWorks首席技术官Grant Ingersoll说，“人们需要保持冷静的头脑，并决定什么是最适合自己的，而追随时尚。”
　　误区8：最终用户不需要直接访问大数据
　　大数据往往太过复杂，以至于需要专门的员工来处理。但是，这并不一定如此。
　　举个例子来说，由重症监护病房中的设备所产生的全部数据。心脏速率，呼吸数据，心电图读数。虽然，很多时候，医生和护士就只能看到病人的当前读数。
　　“我看不到在10分钟前的情况，也不能绘制未来一个小时之内的趋向线，”飞利浦医疗保健患者护理和临床信息首席营销官Anthony Jones表示。
　　但能够看到病人的历史数据对于一个医生做决定非常有价值。“这些家伙有一个核心的数据科学团队，他们缺少一个巨大的机会，”Jones说。
　　现在的问题是让所有不同的设备生成的数据能够交互，即使它们并非为此设计，并使用不同的平台、操作系统和编程语言。一旦你这样做，医生和护士能够在需要的时候得到一个有用的数据表单。
　　误区9：大问题才用到大数据
　　一家大银行的首席信息官最近发表了关于大数据的谈话，并被询问关于最终用户自助服务的问题。
　　“这位首席信息官说，‘我不相信’，”Birst首席执行官Peters回忆说。
　　这是一个共同的态度，他说，一些高管认为大数据只回答了某些类型的问题。这种态度可以这样概括：“我们的大数据目标是解决极少的高价值的问题，通过核心的数据科学家团队。我们不希望数据混乱，让普通人有机会访问这些信息，因为我们不认为他们需要它。”
　　Peters不同意这种观点，但表示这常见于很多行业。“这是大型保险公司里面猖獗的神话，但业务用户都没有足够的智慧处理它。”

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