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《经济时报》最近的一份报告提到，宝马利用AWS开发了一个数据中心以提高效率。该报告说：“将培训约5000名BMW员工使用AWS技术来更好地利用数据。”技术的出现在经商过程中带来了明显的变化。大数据和预测分析对行业产生了巨大影响。
Gartner公司对于大数据的定义是，大数据是高容量，高速度以及种类繁多的信息资产，即3V。这些大量复杂数据无法用传统方式处理。大数据用于获取见解，检测威胁，预测趋势以实现最佳生产。
人脑从来没有过无错误的特权。这不是为什么我们更偏向于技术-一个提供完美结果的平台。好吧，事实不同。一切都有自己的风险。大数据也是如此。为了清楚起见，以下看与大数据相关的问题。
准确性
许多人认为，数据越多，准确性越好。这不是真的。大量数据来自各种不完善的来源。这可能导致无组织，不准确的数据或见解。当这些值仅仅是近似值时，我们将失去精度。所有公司都没有能力实时处理大量数据。因此，他们使用采样来分析数据。此过程使用来自云的少量数据样本，并尝试获取见解。这导致不正确的结论和决定。
数据是否一致？
数据必须一致才能获得正确的见解。数据永远不会是静态的；它一直在变化。由于数据收集来自多个来源，因此保持一致性并不容易。如果数据不一致，用户可能会误会。对于同一查询获得不同的答案可能会导致这种不一致。
数据算法中的偏见
由于这些数据块来自多个来源，因此并不总是可信的。这些数据离偏差不远。由于人的大脑参与其中，因此这些不是客观价值或信息。某些数据可能包含从其源继承的偏差和错误值。
使用算法进行数据处理也会导致偏差。数据算法中的这些偏见不是一本公开的书。它们仍然被认为是黑匣子，这使我们无法了解其根源和目的。这可能会导致误解。例如，人们可以用各种方式来解释社交媒体语言。如果算法被设计为以性别歧视或种族主义的方式理解它，则会导致错误的见解。这肯定会影响用户，在其他情况下也会影响您的业务成功。
如何使事情变得更好？
所有这些偏见不能使大数据消失。大数据将仍然是有效业务管理的重要方面。因此，它需要设置正确。
•应该改善数据质量和组织。为确保这一点，公司应了解其数据要求并定义相关数据。这些数据应该以易于管理的方式进行分类和存储，以获得有效的结果。
•一切都需要偶尔清洁。应该清除数据以清除脏数据，这些脏数据离完整性很远。这将使我们能够创建一个完整且相关的数据湖。
•更好的治理可以轻松解决数据流和安全问题。例如，SAPDataHub可确保大程度地集成和管理数据库，以产生有效的业务策略。
•为了增加对技术的信任，必须确保对用户的大透明度。更好地理解所涉及的来源，偏见和错误将对客户产生积极影响。更少的操纵和更多的统计证据可以帮助赢得信任。