【IT客洞察】大数据足够火了是时候冷静下来，谈谈业界对大数据认知的误区了:

误区一:大数据就是Hadoop

拜托Hadoop只是针对大数据第一个V数量大，对于大数据的数据来源的复杂性，多样性，速度快和精准性则需要其他的大数据工具，如流计算、主数据管理、数据清洗等工具；

此外由于是开源软件Hadoop的安全性和稳定性也备受质疑，目前业界很多权威厂商纷纷推出Hadoop企业版，比如IBM的Hadoop 企业版， 英特尔Hadoop优化版等

误区二:大数据就是数据集成;

千万不要又和云计算火热的时代，一股脑儿投资建设数据中心，搞成中国式的大数据门面建设工程！

误区三:大数据还是IT部门和数据专家该管的事儿，与业务部门无关

大数据的价值最终在于分析应用、决策执行等层面，不但与业务部门息息相关，而往往的大数据相关应用需求都是由业务部门提出的，如市场部门如何运用大数据分析定制个性化的营销方案，人力资源部门如何运用大数据分析手段观察和分析员工的忠诚度，研发部门如何运用大数据及分析技术合理规划研发资源，创新产品研发，销售部门如何应用大数据分析客户的需求，从而优化销售方案等等。

此外企业应更具业务优先级逐步建立分析能力，注重培养内部分析人员的发展，培养这些熟悉企业独特的业务流程和挑战的人才，是业务高管首要任务

误区四:说到大数据就谈非结构化数据处理

有没有搞错，结构化数据都没有搞定，就贸然谈非结构化数据的处理，正确的大数据规划，应该以扎实结构化数据处理入手，并同时规划和考虑提升非结构话数据处理的能力

误区五：大数据首要解决的是企业外部新的海量增长的数据

非也，合理的大数据分析规划一定是从企业现有数据入手，任何时候主动性的企业改革都是由内而外，要开始群球新的洞察力，最具逻辑性和性价比的地点就是企业内部；从内部着眼允许企业利用现有数据、软件和技能，提供近期业务价值，并且在考虑扩展现有能力而处理更复杂的数据来源和类型之前积累重要经验。这样可以充分利用现有数据库中的信息，同时扩展数据仓库，已处理更大数据量和更多类型的数据。