大数据不是万能的，没有大数据却是万万不能的

mavisfine

大数据不是万能的，没有大数据却是万万不能的。大数据现在被炒的越来越热，时代的宠儿非它莫属，但是很多人把大数据吹成了神乎其神的功能，这却是不客观的。即使很多行业因为应用大数据赚的风生水起，这也无法代表它适用于所有行业所有场景。它其实比我们想象中的要复杂很多，要付出很多。

在此我们就来看看大数据所不能，不适合解决以及应用大数据需要解决但是没有解决的企业问题。

1、业务问题

商业智能系统才是解决业务问题的最佳解决方案。

2、管理数据

大数据的4V（大量多样高速价值）特征可以看出，大数据的大量多样高速决定了它的不易存储和管理性。如果不能找到一个合适的存储和使用策略，大数据的堆积将会使令企业陷入数据管理的困境。

3、安全问题

由于大数据的安全问题定义目前来看还远没有系统数据和记录保护这样明确，权限设置问题还没有一个完整的商业智能解决方案。

4、简化数据中心

由于大数据计算需要并行计算机集群，和传统的IT事务处理及数据仓库管理的风格，冷硬件消耗，系统转运等都大不相同，因此想要运用大数据，并且简化数据中心是很困难的。

5、提高数据质量

由于大数据是可以用各种方式展现的非结构化数据，因此大数据的质量是一直很令人头疼的问题。

6、衡量投资回报率(ROI)

由于大数据的缓存和运行分析需要花费数小时甚至数天的时间，而衡量系统投资回报率最常用的方法却是交易速度。

7、减小“噪音”

正是由于大数据的大量，非结构化特征，因此其中的“噪音”远远大于商业智能所得到的数据源噪音。通过数据筛选来进行企业掘金，帮助企业业务进步，这是一个非常艰巨的任务。

8、短的时间

对于大数据来说，数据要积累到一定的数量才能得出更加准确的结论。比如医学方面对基因组等问题的研究，即使耗费了多年时间，仍然无法得出确定的答案。这在科学研究上可被接受，但是对于企业却不然。企业的目标就是盈利，就是收益的及时可预见性。因此有些问题并不适合用大数据解决