大數(shù)據(jù)可視化要避免的三個誤區(qū)最近很多公司都在談數(shù)據(jù)可視化，其關(guān)注度不亞于大數(shù)據(jù)。運營商看待大數(shù)據(jù)最容易陷入的四大誤區(qū)，在大數(shù)據(jù)概念快速普及、行業(yè)快速發(fā)展的今天，運營商仍然以傳統(tǒng)的通信思維看待大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的發(fā)展，導(dǎo)致其發(fā)展存在一些誤區(qū)。

1，大數(shù)據(jù)的處理和分析正在成為新一代信息技術(shù)集成應(yīng)用的節(jié)點。移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形式，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計算為這些海量多樣的大數(shù)據(jù)提供了存儲和計算平臺。這些都與現(xiàn)代傳媒息息相關(guān)，并將進一步推動現(xiàn)代傳媒的發(fā)展。2.大數(shù)據(jù)的利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。

1。數(shù)據(jù)樣本量不夠。當(dāng)我們分析一些具體的服務(wù)或用戶行為時，可能關(guān)注度相對較少，用戶使用量也很少，或者在提取數(shù)據(jù)的過程中，加入了很多限制或者多種用戶行為或?qū)傩越徊?，得到的用戶樣本很少。對于這么少的數(shù)據(jù)樣本，結(jié)果很可能是錯誤的，但是多少樣本就夠了呢？這個沒有具體的數(shù)值，只能結(jié)合具體場景來分析。

2.另一個有選擇偏差或生存偏差的統(tǒng)計學(xué)的理論基石是中心極限定理。簡單來說，總體樣本中任何一組樣本的平均值都會在這個組的總體平均值附近。通常根據(jù)這個原理，我們采用隨機抽樣，通過分析樣本來估計整體。當(dāng)然結(jié)論會更接近真實情況。然而，一個問題是，我們在收集數(shù)據(jù)的過程中是否真的是隨機的。

【導(dǎo)讀】在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會和組織的寶貴資產(chǎn)，像工業(yè)時代的石油和電力一樣驅(qū)動著一切。但如果油中雜質(zhì)太多，電流的電壓不穩(wěn)定，數(shù)據(jù)的價值并沒有大幅度降低，甚至根本得不到。大數(shù)據(jù)工程師的數(shù)據(jù)治理有哪些誤區(qū)？誤區(qū)一:客戶的需求不明確。既然客戶要求廠商幫他進行數(shù)據(jù)治理，那他一定是看到了自己數(shù)據(jù)中的各種問題。但是做什么，怎么做，做多少，先做什么，實現(xiàn)什么，怎么和業(yè)務(wù)部門，技術(shù)部門，廠商合作.................................................................................................................................

誤區(qū)二:數(shù)據(jù)治理是技術(shù)部門出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題的原因，往往是業(yè)務(wù)多于技術(shù)。比如數(shù)據(jù)來源多，職責(zé)不清，導(dǎo)致同一數(shù)據(jù)在不同的信息系統(tǒng)中有不同的表達方式；業(yè)務(wù)需求不明確，數(shù)據(jù)上報不規(guī)范或缺失等等。很多表面的技術(shù)問題，比如ETL過程中的一個代碼變更導(dǎo)致的數(shù)據(jù)處理錯誤，影響報表中數(shù)據(jù)的正確性等等。，本質(zhì)上其實都是不規(guī)范的企業(yè)管理。

1、大數(shù)據(jù)≠很多人認為擁有數(shù)據(jù)，尤其是大量數(shù)據(jù)，就是大數(shù)據(jù)。這肯定是不對的。大量的數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù)。比如氣象數(shù)據(jù)就很大。如果只是用于氣象預(yù)報，只需要會計跟上，遠遠發(fā)揮不了它的價值。而保險公司根據(jù)氣象大數(shù)據(jù)預(yù)測自然災(zāi)害，調(diào)整與自然災(zāi)害相關(guān)的保險費率，它演化出其他商業(yè)價值，構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的商業(yè)環(huán)境。

2.大數(shù)據(jù)≠舉報渠道很多企業(yè)建立了自己的舉報中心或者大屏展示中心，馬上就宣布完成了大數(shù)據(jù)，遠遠不夠。雖然報表也是大數(shù)據(jù)的一種表現(xiàn)形式，但真正的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)不是生成報表，靠人指揮。它只是一個有著大數(shù)據(jù)外表的報表系統(tǒng)。在大數(shù)據(jù)的閉環(huán)系統(tǒng)中，一切都是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，也是數(shù)據(jù)使用者。它們經(jīng)過一個自動化、智能化的閉環(huán)系統(tǒng)，自動學(xué)習(xí)，智能調(diào)整，從而提高所有人的生產(chǎn)能力。

運營商看待大數(shù)據(jù)最容易陷入的四個誤區(qū)。在大數(shù)據(jù)概念快速普及、行業(yè)快速發(fā)展的今天，運營商仍然以傳統(tǒng)的通信思維看待大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的發(fā)展，導(dǎo)致其發(fā)展存在一些誤區(qū)。誤區(qū)一:大數(shù)據(jù)項目要“做成產(chǎn)品”。最容易形成這種誤解的是運營商的政企服務(wù)機構(gòu)。在他們的工作中，很大一部分時間是用來通過聯(lián)合設(shè)備廠商或服務(wù)商來滿足客戶的各種需求，尤其是在一些ICT項目中，“運營商服務(wù)商”聯(lián)合投標(biāo)的模式并不少見。

這里很核心的一點是，運營商在摸清客戶需求的同時，要提前與服務(wù)商合作提供一套產(chǎn)品/服務(wù)解決方案。這種解決方案的頂層設(shè)計、方案和落地服務(wù)都是由運營商或服務(wù)商單方面提供，客戶主要負責(zé)制定方向和政策引導(dǎo)。在這種思維模式下，運營商更愿意把項目做成“產(chǎn)品”提供給客戶。但在大數(shù)據(jù)合作項目中，筆者更愿意稱之為“服務(wù)”。一個巨大的區(qū)別是，客戶需要參與項目設(shè)計的全過程，在模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)驗證的過程中進行實操，對一些關(guān)鍵模型和核心參數(shù)的設(shè)定有明確的意見。

大數(shù)據(jù)可視化需要避免的三大誤區(qū)最近很多公司都在談數(shù)據(jù)可視化，其關(guān)注度不亞于大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化是正確理解數(shù)據(jù)信息的最佳甚至唯一途徑。優(yōu)秀的可視化產(chǎn)品能讓用戶對自己關(guān)注的內(nèi)容一目了然，并能快速給出建議，隨時隨地分享。大數(shù)據(jù)時代，如果你的數(shù)據(jù)展示方式不對，可能會破壞數(shù)據(jù)可視化效果。誤解1:顯示所有數(shù)據(jù)。雖然我們被警告過很多次，但大多數(shù)人并不在乎你用量化指標(biāo)做了多少數(shù)據(jù)。他們不關(guān)心你每天能處理多少數(shù)據(jù)，也不關(guān)心你的Hadoop集群有多大。

然而，一些數(shù)據(jù)可視化工具仍然在頁面上顯示無關(guān)的數(shù)據(jù)，希望接近企業(yè)的需求，但實際上用戶很難找到有價值的信息。Dashboard應(yīng)用現(xiàn)在很流行，它的指導(dǎo)思想是“可以顯示所有狀態(tài)的數(shù)據(jù)”。大部分表現(xiàn)為枯燥的數(shù)據(jù)展示，而多異化功能被隱藏。事實上，好的儀表板數(shù)據(jù)顯示是重要數(shù)據(jù)的有趣顯示。讓用戶做一個有效的排序，這個優(yōu)先，那個需要延遲。

先說說大數(shù)據(jù)行業(yè)的兩大誤區(qū)。大數(shù)據(jù)這個詞大概是近兩年IT界最火的詞之一，各種論壇，各種會議，總在說大數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)”這個詞已經(jīng)成為IT行業(yè)的街機或者街邊詞，不跟風(fēng)說“大數(shù)據(jù)長，大數(shù)據(jù)短”是不好的。某種程度上，大數(shù)據(jù)的“圈子”太亂了，并不比“貴圈子”好多少，從概念上講，什么是大數(shù)據(jù)。