В аналитической записке осени 2014 года Gartner перечислен ряд распространенных среди ИТ-руководителей мифов относительно Больших Данных и приводятся их опровержения.
Все внедряют системы обработки Больших Данных быстрее нас
Интерес к технологиям Больших Данных рекордно высок: в 73% организаций, опрошенных аналитиками Gartner в этом году, уже инвестируют в соответствующие проекты или собираются. Но большинство таких инициатив пока еще на самых ранних стадиях, и только 13% опрошенных уже внедрили подобные решения. Сложнее всего — определить, как извлекать доход из Больших Данных, решить, с чего начать. Во многих организациях застревают на пилотной стадии, поскольку не могут привязать новую технологию к конкретным бизнес-процессам.
Некоторые ИТ-руководители считают, что мелкие огрехи в данных не влияют на общие результаты анализа огромных объемов. Когда данных много, каждая ошибка в отдельности действительно меньше влияет на результат, отмечают аналитики, но и самих ошибок становится больше. Кроме того, большая часть анализируемых данных — внешние, неизвестной структуры или происхождения, поэтому вероятность ошибок растет. Таким образом, в мире Больших Данных качество на самом деле гораздо важнее.
Технологии Больших Данных отменят нужду в интеграции данных
Большие Данные обещают возможность обработки данных в оригинальном формате с автоматическим формированием схемы по мере считывания. Считается, что это позволит анализировать информацию из одних и тех же источников с помощью нескольких моделей данных.
Многие полагают, что это также даст возможность конечным пользователям самим интерпретировать любой набор данных по своему усмотрению. В реальности большинству пользователей часто нужен традиционный способ с готовой схемой, когда данные форматируются соответствующим образом, и имеются соглашения об уровне целостности информации и о том, как она должна соотноситься со сценарием использования.
|
