1.不想將數據遷移到云端
云存儲有很多好處，例如具有彈性、使用大量服務器運行數字的能力以及日常任務的縮減量等等。因此，不想將業務或數據遷移到云端可能是企業犯的主要的大數據錯誤。
2.安全漏洞
經常看到大數據很容易出現安全漏洞。在這種情況下，需要采用多種方法。確保大數據安全包含整體和統一的流程和控制系統。
3.不準確的數據
由于大多數業務決策都基于數據，因此很明顯，應該收集準確且質量良好的數據。同樣，缺乏對數據收集的監督使其成為最重要的大數據錯誤，因為它進一步導致重復、不正確地使用列、可怕的輸入等錯誤。
4.避免被破壞
很明顯，人工智能和機器學習正在以超乎想象的方式改變企業的業務運營。現在是企業避免被破壞并成為顛覆者的時候了。
5.相信傳統的數據集成技術是主要解決方案
需要大量人工支持的流程需要花費大量時間，而且無疑成本將會非常高昂。因此，這些傳統技術只會消耗企業的資源。認為傳統的數據集成技術可以解決與大數據有關的所有問題的想法，并不能取得預期的結果。
6.相信數據湖是企業一直在尋找的解決方案
許多企業相信，如果他們將所有數據加載到數據湖(所有數據的集中存儲庫)中，他們將能夠關聯所有數據集。但實際上，情況完全不同——它們通常以數據沼澤而不是數據湖告終。總而言之，認為數據湖是最好的解決方案是一個錯誤。
7.外包
根據觀察，外包已經對企業的績效產生了影響。外包的一個嚴重后果是企業的創意人員離職，企業將會失去可以開發新事物的人才。這就是使外包成為2022年企業應避免的十個大數據錯誤之一的原因。
8.孤島中的數據
在沒有采取任何措施從數據中獲取有價值的見解時，收集和存儲數據的目的是什么?這是企業應該覺醒的地方，而不是讓數據困在孤島中，他們應該開始使用它來釋放改進運營的力量，為企業的產品路線圖提供信息并解決長期存在的問題。
9.對復雜工具的不必要投資
并非所有問題都需要復雜的工具讓企業做出明智的決策。可以使用簡單的工具和技術解決一些問題。因此，在投入時間或資金從大數據中獲取結果之前，需要了解需要什么工具，以及不需要什么工具。
10.缺乏訓練有素的專業人員
許多企業都面臨這個問題，他們需要處理大量數據，但卻沒有相應的人才來充分利用這些數據。因此，企業需要訓練有素的專業人員，他們不僅擅長分析來自數據的見解，還擅長推動企業變革。
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