在前一段时间里，互联网大数据被人说成是无所不能。但是在这两年市场各个行业的迅速发展过程中，各行各业早就认知到互联网大数据实际上的作用和市场价值。
针对IT来讲，夸大其功效与作用的事件炒作越多，外界对其的误会也会越大，数据统计分析其实也不例外。数据统计分析是如今信息科技最受欢迎的业务领域之一，能够为大型企业产生明显的业务盈利，但这种误会很有可能将阻碍解析过程的及时性、顺当交付，并影响业务用户和最终用户。
数据分析
随着大型企业建立或扩展其解析战略，开维创大数据可视化提醒您在做数据统计分析时，要牢记这几个误区，避免踩雷，造成企业不必要的损失。
每个公司的IT和业务经理在提议启动项目或部署新工具时都会考虑这样一个问题：“它需要多少钱？”。
有很多人认为那些拥有大量预算或大量内部资源的企业机构才能用得到数据分析，因为他们觉得数据分析是一个代价较高的工作。其实这并不是他们想象的这样，现在市场上有很多基于云系统的大数据架构的开源工具和其他工具可以帮助企业去展示数据分析的价值，而且它们的价格要比传统的数据仓库便宜很多。我们要想轻松的使用分析来解决业务问题的话，只需要明确内部数据存储以及要解决的问题。
我们要知道数据分析通常用于实现三个结果：提高流程效率、实现收入增长和主动进行风险管理。数据分析在任何公司的应用中都带来了巨大的成本效益。
大数据和分析的概念是有联系的，在执行数据分析之前，企业需要收集大量数据，以便生成业务洞察，改进决策制定等。
拥有这些资源的公司利用大数据存储作为促进分析工作的一部分，获得了明显的竞争优势。但是大数据却并不是分析必不可少的搭配。
如果企业想要更好的支持决策和提高业绩，那么他们就必须更多的考虑业务用户，确定用户需要访问哪些数据，如何呈现数据，而不是关注更多的数据。有一半以上的用户会寻找和他们工作相关的信息来帮助他们进行决策，去提高业务表现，所以企业需要以最简单的格式向他们提供这些信息，帮助他们快速定位重要信息。
虽然自动化系统执行的方式不应该存在偏见，因为人类建立了技术，所以消除所有偏见几乎是不可能的。
归根结底，拥有充足的数据资料，有时候算法微不足道。Google的技术工程师指出，数据资料具有不合理有效性 ，简洁的统计分析模型，再加上大批量的数据资料，比包含大批量特性和总结的“智能优越模型”能输出更高质量的结论。
于是，在某种情形下，只需解决更大批量的数据资料就能够获得最佳功效。
随着分析程序的组织构建，人们固执地信任统计模型和算法并且他们会更加依赖复杂的模型来支持决策。估计是因为用户认为他们没有能力挑战模型，所以他们必须相信构建它们的“聪明人”。
在这个社会，有些工作已经随着AI技术的兴起而消失在我们的视野。我们要明白和解决“完全不可预见的情况”的优势不会被任何目前的AI技术所取代。
在以后的未来发展中，开维创利用AI系统来提升人类的能力，取代人工的“繁重”。虽然人工智能正导致许多工作岗位发生变化，但是人们还是这一商业生态系统的重要组成部分。
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