误区1：大数据无处不在
目前，大数据技术和服务确实是使用率创历史新高的行业的关注焦点。但是，Gartner的大数据事实和数据显示，在所有组织中，只有73%的组织正在计划和投资大数据。但是，它们仍处于大数据采用的萌芽阶段。
误区2：大数据都与大小有关
大数据的特点是5V——Volume(体积)、Velocity(速度)，Variety(品种)，Veracity(准确性)和Value(值)。虽然处理大量数据是大数据的主要特征之一， 然而数量仅仅是大数据的主要定义特征。此外，数据的其他功能同样重要。
误区3：大数据可以预测业务未来的一切
分析可以使用大数据预测趋势，但不是推动业务发展的数据。企业有许多因素，如经济，人力资源，技术等等。因此，当涉及到预测业务的未来时，您无法通过数据预测某些事情。
误区4：大数据意味着大预算，而且适用于大公司
我们已经看到像跨国公司和政府机构这样的组织投入巨资建立大规模数据中心和高端技术来实施大数据。不仅如此，聘用熟练的大数据专业人员和数据科学家也是一件非常昂贵的事情，因为他们的需求因市场资源紧张而很高。
误区5：机器学习概念与大数据有关
机器学习经常处理大数据。但是，机器学习的基本概念是使用这些数据来建模底层流程以便更好地利用。此外，机器学习完全基于机器学习算法，该算法可以解析数据集，然后应用通过它学习的内容来做出有意义的决策。
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