大數據是什么？大數據可以做什么？大數據要如何做？每個人心里都有一桿秤，即使相對很有經驗的CIO也會有不同的看法。讓十位首席信息官去定義大數據，你會得到十個不同的答案。gartner分析師markbeyer說，這是因為大數據對企業的it專業人員來說仍然并不規范。
同時，beyer提出了八個大數據神話，這些神話
1.大數據起始于100tb。不要再去尋覓大數據標準尺寸了，因其并沒有標準尺寸。“大數據是對數據的處理，而不是數據的大小，”beyer說。
2.想要大數據就必須更換基礎設施。“如果我因為有新的需求就決定改變整個基礎架構，那我是把之前所有的東西都當做了賭注，”beyer說。他的經驗教訓是什么?“你要搞清楚，(基礎設施)成熟度犧牲的風險是否值得。”
3.百分之八十的數據是非結構化的。這可能是最經常被引用的大數據統計了，但根據beyer所說，其并不準確。“世界上最大的信息資產是機器數據。因為其并未相互關聯就說它們非結構化絕對是個謊言。機器數據是結構化的數據。”順便說一句，這些大量的機器數據，往往是重復的信息，確認了一切的正常。“這就是機器數據通常所表達的，”他說。
4.工具將取代數據科學家。放心，所有花在吸引，拉攏，獲取數據科學家上的錢都不會白花，beyer說。“工具是一種工程，工程是對已經發現的事實的重復利用。而科學是去發現新的事實。”工具不會取代數據科學家-至少在工具可以自行復制和發展之前不會。
5.更多的數據就可以解決數據質量的問題。“數據質量越低，答案質量就越低，”beyer說。首席信息官們應該關注數據質量。以通過手機收集的氣質地理定位數據為例，有些人把手機等同于真實的個人，他說。然而，手機可以被不小心留在辦公室，或者gps功能可以在任何時間點被關閉。“手機不是人，”beyer說。
6.實時只是速度更快而已。實時操作，并不意味著加快了當前數據的攝入清理和分析過程，beyer說。而是“確保數據收集和決策之間的間隔越短越好，”他說。此外，大多數企業數據是不需要實時操作的。不過,實時操作也的確帶來很多益處。在政府工作閉塞化的今天，蘇州政府使用大數據魔鏡將政府工作情況實時可視化展示給公民，不得不說是公共管理領域的一個好例子。
7.數據量優于專業知識。那些認為可以簡單地不再管業務流程的人，請再想一想。這是因為，“一位好的數據科學家必須在某一時刻被叫停”，beyer說。如果沒有業務流程，數據科學家將不斷不斷不斷的進行下去而不能提供商業價值。需要有人幫忙劃清界線。
8.數據模型沒有用。這一論斷很絕對。不過，beyer澄清說，任何數字資產里的東西都有其數字模型。“我們不會因為大數據就舍棄模型，”他說。
數據神話的觀點在很多人心里已經根深蒂固，要把大數據發展壯大，消除對于這些數據神話的盲目崇拜是非常必要的。
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