【大数据工程师行业

1、大数据行业发展的误区——只要“大、多”就好?

上面提到的 Value 就说明了数据越大价值密度越低，需要挖掘和分析的能力和工作量越高。要时刻记住数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。

2、大数据行业发展的误区——是个公司就要搭建大数据平台?

Volume 说明数据的量级较大，所以相应的存储、分析所用的成本也会较高。每一个公司都要评估存储、分析这些数据带来的价值是否能平衡成本，衡量企业现状、分清主次矛盾、考量投入产出回报率，量力而行，不要盲目追求“高大上”的技术架构。

3、大数据行业发展的误区——大数据无所不能? 即将取代人工?

大数据分析的目的不是因果而是相关性，他分析出来的是统计上的概率事件发生几率，而无法独立判断单一事件，它表达的只是结果，却无法解读原因;另外，大数据来源于现实，因此其不能“算出”消费者的许多创意和想法，更无法完全测算消费者的最终决定权;以及，大数据不可能仅仅由机器设备自身运转来实现其功效，总是要有人的介入或至少是协调，抑或是管控。有人在的大数据必定有不确定的“人为”因素，就很难有完全正确并精确的管理方略及分析结果，更谈不到“无所不能”了。从另一方面也暗示：当今的技术还无法自动应用数据做出投放计划和全自动执行，人工的参与依然是重要并且是大数据不可替代的。

4、大数据行业发展的误区——数据指标制定的覆盖面越广越好?

由于数据价值密度较低，所以对数据的分析要精专。另外，对于品牌而言，数字资产是有限的，而数据监测指标有很多，品牌主应当根据实际的业务需要来决定什么数据指标才是战略要素，从而助推最终的品牌表现。

5、大数据行业发展的误区——大数据，将让安全隐私信息“无处遁形”?

大数据时代，对于受众来说，似乎就意味着个人安全隐私信息将“无处遁形”。事实上，品牌在大数据运用过程中，只会努力去获取并分析客户的消费习惯、交易行为、社会网络、产品偏好等数据，用以给消费者提供更精准、更“贴心”的产品和服务。而涉及客户隐私的信息都需经过数据脱敏操作，严格加密，并与一般常用信息隔离存储，充分保证受众信息安全。

以上就是有关于大数据行业发展的误区的全部内容了，从文章中我们就可以看出大数据工程师之类的行业有多么受欢迎，所以想从事大数据行业的小伙伴们就要好好理解小编为大家整理的文章内容了，我们会从各种方面分析大数据行业的内容，环球网校小编希望大家的学习之路顺利。

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