5.不完美的大数据是无用的。
这个错误让人疯狂的，因为完美的尺度基本上是不可能的。例如，IT部门试图实现让10亿个具有520个数据点的产品保持一个让人梦寐以求的“五个九”的完美标准(99.999%)。那么在此数据集中，仍然会有5200万个不正确的数据点。
大数据很少达到这种完美的原因很多。许多大的数据来源是远远不够完善。亚马逊公司作为抓取大数据来源之一的网站，很可能在产品名称产生拼写错误。大数据也需要建立和组织其机器学习和算法;在产品数据的世界里，这些可以很容易地根据标题或名称错误将产品进行分类。
缺陷并不表明无用，但。一个有能力的数据分析师可以去除异常，并从大数据中拔出重要的见解，即使有很多缺陷。开发人员可以添加过滤器，减少进入你的系统的错误，，并制定庞大的数据集，这将提高数据质量随着时间的推移训练算法。其中大数据的一个最大好处是，可以弥补偶尔缺陷，让你获得更好的见解。
6.只有大公司需要大数据。
小型营销企业需要网站的流量和关键字搜索的数字。小型购物公司需要尽可能多地链接联盟计划的大型零售商的产品，按需交付服务，并需要可靠的位置数据。这只是那些需要大数据的小型公司的一小部分。
大型公司可能会产生更多的自己的大数据，但几乎每家公司都在现代经济使用上构建了大数据或应用程序。这意味着所有的企业可以获得访问见解和信息，并获得这些庞大的数据集提供的好处，而无需建立和管理创建和分析大数据所需的基础设施。
如今，无论企业规模如何，都不可回避地采用大数据业务。希望了解这些，可以消除误解和错觉。毕竟，我们生活在大数据世界中。如果管理人员更好地理解复杂性，陷阱和大数据的能力，他们会更好地运行业务，做出更好的决策。