在最新技術的幫助下，各種規模的組織都可以獲取有關其運營和客戶的豐富，細致的信息，這對他們而言是至關重要的重要資源。但是，對于組織而言，了解如何管理龐大的數據量可能既麻煩又昂貴，即使使用了可用的正確工具，也很可能會給您帶來巨大的負擔。
組織對數據集犯錯的可能性很高，而圍繞大數據的復雜性如此之高。這是組織在使用大數據時常犯的錯誤
從過時的業務戰略開始
世界瞬息萬變，沒有發展到適用于第四次工業革命的商業策略就不會具有吸引力。您的數據策略應支持適用于當今世界的業務系統。在過時的業務策略方面，投入精力和資產來收集和分析數據似乎很糟糕。您不僅不能到達應該到達的地方，而且會浪費時間和資源來實現目標。
隨意收集數據
從一開始，可能很誘人直接反彈并收集整個點上的數據，而沒有適當的思路來了解這將如何幫助您的業務。原始信息通常對大多數業務用戶而言什么也沒說，而大量信息泛濫而建立龐大的數據庫則沒有任何特定的好處或有用的目的，除非占用您的時間和資產。
協助企業擺脫陷阱的明智之言是制定大數據路線圖。這應該使關鍵業務決策（短期和長期）為零，這將幫助每個人了解哪些數據可以為其業務帶來價值。
投資回報率有限
為了有效地處理客戶數據的重要業務資源，組織需要技術來簡化數據收集，隨著信息量的波動而自動擴展并為包括人工智能在內的核心業務提供支持，同時還要考慮到自定義。組織犯下的一個典型錯誤是，從這些進步中尋求短期的投資回報，而不是專注于其為企業帶來的長期價值和優勢。
忽略數據質量
下一個最重要的角度是確保您擁有出色的數據。您可能有大量來自正確來源并符合您目標的數據；在任何情況下，這都不會破壞對數據的準確性和可預測性的要求。龐大的組織實際上只是雇用人員來清理大量數據，以確保一致性和統一性。
隱私和法律問題
在任何數據項目的開始，都應建立適當的數據治理。應定義對道德使用數據以及數據使用的法律和隱私問題的思考。客戶的信任至關重要。客戶應該確信您將安全地利用他們的信息，并且他們會從允許您利用他們的信息中獲得切實的價值。確定信息訪問權，安全性，道德，隱私以及如何確保數據質量的重要性不可低估。
缺乏專門的商業智能團隊
在有效地收集數據之后，許多組織認為很難從數據中獲得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入足夠的資源來建立專門的BI組來幫助他們收集、分析和共享數據，以及推動進步的方法。
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