传媒大数据的实践误区,营运商看待大数据最易陷入四大误区

大数据可视化要避免的三个误区最近很多公司都在谈数据可视化，其关注度不亚于大数据。运营商看待大数据最容易陷入的四大误区，在大数据概念快速普及、行业快速发展的今天，运营商仍然以传统的通信思维看待大数据业务的发展，导致其发展存在一些误区。

1，大数据的处理和分析正在成为新一代信息技术集成应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量多样的大数据提供了存储和计算平台。这些都与现代传媒息息相关，并将进一步推动现代传媒的发展。2.大数据的利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

1。数据样本量不够。当我们分析一些具体的服务或用户行为时，可能关注度相对较少，用户使用量也很少，或者在提取数据的过程中，加入了很多限制或者多种用户行为或属性交叉，得到的用户样本很少。对于这么少的数据样本，结果很可能是错误的，但是多少样本就够了呢？这个没有具体的数值，只能结合具体场景来分析。

2.另一个有选择偏差或生存偏差的统计学的理论基石是中心极限定理。简单来说，总体样本中任何一组样本的平均值都会在这个组的总体平均值附近。通常根据这个原理，我们采用随机抽样，通过分析样本来估计整体。当然结论会更接近真实情况。然而，一个问题是，我们在收集数据的过程中是否真的是随机的。

【导读】在大数据时代，数据已经成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动着一切。但如果油中杂质太多，电流的电压不稳定，数据的价值并没有大幅度降低，甚至根本得不到。大数据工程师的数据治理有哪些误区？误区一:客户的需求不明确。既然客户要求厂商帮他进行数据治理，那他一定是看到了自己数据中的各种问题。但是做什么，怎么做，做多少，先做什么，实现什么，怎么和业务部门，技术部门，厂商合作.................................................................................................................................

误区二:数据治理是技术部门出现数据问题的原因，往往是业务多于技术。比如数据来源多，职责不清，导致同一数据在不同的信息系统中有不同的表达方式；业务需求不明确，数据上报不规范或缺失等等。很多表面的技术问题，比如ETL过程中的一个代码变更导致的数据处理错误，影响报表中数据的正确性等等。，本质上其实都是不规范的企业管理。

1、大数据≠很多人认为拥有数据，尤其是大量数据，就是大数据。这肯定是不对的。大量的数据不是大数据。比如气象数据就很大。如果只是用于气象预报，只需要会计跟上，远远发挥不了它的价值。而保险公司根据气象大数据预测自然灾害，调整与自然灾害相关的保险费率，它演化出其他商业价值，构成了大数据的商业环境。

2.大数据≠举报渠道很多企业建立了自己的举报中心或者大屏展示中心，马上就宣布完成了大数据，远远不够。虽然报表也是大数据的一种表现形式，但真正的大数据业务不是生成报表，靠人指挥。它只是一个有着大数据外表的报表系统。在大数据的闭环系统中，一切都是数据生产者，也是数据使用者。它们经过一个自动化、智能化的闭环系统，自动学习，智能调整，从而提高所有人的生产能力。

运营商看待大数据最容易陷入的四个误区。在大数据概念快速普及、行业快速发展的今天，运营商仍然以传统的通信思维看待大数据业务的发展，导致其发展存在一些误区。误区一:大数据项目要“做成产品”。最容易形成这种误解的是运营商的政企服务机构。在他们的工作中，很大一部分时间是用来通过联合设备厂商或服务商来满足客户的各种需求，尤其是在一些ICT项目中，“运营商服务商”联合投标的模式并不少见。

这里很核心的一点是，运营商在摸清客户需求的同时，要提前与服务商合作提供一套产品/服务解决方案。这种解决方案的顶层设计、方案和落地服务都是由运营商或服务商单方面提供，客户主要负责制定方向和政策引导。在这种思维模式下，运营商更愿意把项目做成“产品”提供给客户。但在大数据合作项目中，笔者更愿意称之为“服务”。一个巨大的区别是，客户需要参与项目设计的全过程，在模型训练和数据验证的过程中进行实操，对一些关键模型和核心参数的设定有明确的意见。

大数据可视化需要避免的三大误区最近很多公司都在谈数据可视化，其关注度不亚于大数据。数据可视化是正确理解数据信息的最佳甚至唯一途径。优秀的可视化产品能让用户对自己关注的内容一目了然，并能快速给出建议，随时随地分享。大数据时代，如果你的数据展示方式不对，可能会破坏数据可视化效果。误解1:显示所有数据。虽然我们被警告过很多次，但大多数人并不在乎你用量化指标做了多少数据。他们不关心你每天能处理多少数据，也不关心你的Hadoop集群有多大。

然而，一些数据可视化工具仍然在页面上显示无关的数据，希望接近企业的需求，但实际上用户很难找到有价值的信息。Dashboard应用现在很流行，它的指导思想是“可以显示所有状态的数据”。大部分表现为枯燥的数据展示，而多异化功能被隐藏。事实上，好的仪表板数据显示是重要数据的有趣显示。让用户做一个有效的排序，这个优先，那个需要延迟。

先说说大数据行业的两大误区。大数据这个词大概是近两年IT界最火的词之一，各种论坛，各种会议，总在说大数据。“大数据”这个词已经成为IT行业的街机或者街边词，不跟风说“大数据长，大数据短”是不好的。某种程度上，大数据的“圈子”太乱了，并不比“贵圈子”好多少，从概念上讲，什么是大数据。