解读大数据的四大误区

　　大数据误区三：是个公司都得上大数据

　　在GMIC上，Evernote的CEO Phil Libin就明确表明不带大数据一起玩儿，自己产品的商业模式就是向用户收费，让他们甘心为产品体验付费。

　　冯晓杰表示，虽然大数据固然是个香饽饽，但不是所有人都能消化得了，或者说并不是所有都有上大数据的必要，而是要衡量企业的现状，看清楚主次矛盾，或是要考量好投入产出的回报率，大数据并不是适合所有企业的现状。

　　比如，对于中小型网站来说，一上来就盲目追求先进"高大上"的技术架构，那就有点"宰牛刀杀鸡"的意思。对于这类网站，首要考虑的是商业运作模式和推广，只有等到用户量飚升后，再去考虑技术升级这种大事儿。

　　再比如，在GMIC上，Evernote的CEO Phil Libin就明确表明不带大数据一起玩儿，自己产品的商业模式就是向用户收费，让他们甘心为产品体验付费。

　　冯晓杰举例表示，如同一个双选题：A.日登陆用户1000人，架构完全参照美国亚马逊从不宕机;B.日登陆用户10万人，每天因为高并发不得不宕机三次。你会选什么?

　　大数据误区四：我就要海量数据

　　自从大数据概念火了以后，不少企业在遇到问题的时候，总是会情不自禁的就会想到"是不是我的数据量不够?""是不是如果有了海量的大数据就能变得更好?"其实，这又是陷入了一个误区。

　　这又回到了大数据价值和金钱价值的类比概念上。比如用搜索引擎搜索一下"存款 贬值"，那么很快就可以发现类似这样的信息："五十年前的百万变13块"， "一万元存一年赔19元"……显然，不流动的钱，是越放越没有价值，而基数越大，可能导致的损失就越大。

　　金钱如此，大数据亦然。只有像比特币玩家们一样，不停地使用数据，并以无比的热情挖掘数据背后的关系和价值，才能如滚雪球一般，使数据之间的相互关系更丰富更完善。同理，对于企业的大数据来说，只有充分利用大数据，让大数据充分流动起来，不断的实现增值效果，那么才有机会更大的释放大数据的能量。

　　因此，冯晓杰指出，对于企业决策者来说，看待大数据必须有一个清醒的认识，当在脑袋发热准备花大价钱上大数据之前，都一定得先想明白透彻了："我真的需要大数据吗？大数据真的能为我所驾驭吗？"