1.大数据是新时代的新玩意

事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。

2.100TB以上才叫大数据

数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出準确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。

3.数据非常客观

采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。

4.数据可以告诉你不知道的内幕

就像字面显现的，数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕，必须要靠归纳者自行去解读。举例来说，分析你的App使用者资料后，发现21-30岁女性族群占比最大，这可能代表着你的App对这种人最有吸引力，但也可能代表当初推广团队在发广告时，比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析，才能逼近。

5.大数据是资讯部门的问题

大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好，就好像要求财务部门提昇公司获利一样，是本末倒置的。

关于大数据中存在哪些误区，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。