1 .不想将数据迁移到云
云存储具有很多好处，包括灵活性、使用大量服务执行数字的能力以及减少日常任务。 因此，不想将业务和数据迁移到云可能是企业犯下的主要大数据错误。
2 .安全漏洞
大数据经常看到容易出现安全漏洞。 在这种情况下，需要采用几种方法。 确保大数据安全包括整体统一的流程和控制系统。
3 .不准确的数据
很明显，大多数业务决策都是基于数据的，因此需要收集准确、质量好的数据。 同样，由于缺乏对数据收集的监控，这将是最重要的大数据错误。 这是因为这会进一步导致列重复、列未授权使用和可怕的输入等错误。
4 .避免破坏
很明显，人工智能和机器学习正在以超乎想象的方式改变企业的业务运营。 现在是避免企业被破坏成为颠覆者的时候了。
5 .相信传统的数据集成技术是主要的解决方案
毫无疑问，需要大量人工支持的过程需要很多时间，成本非常高。 因此，这些传统技术只会消耗企业的资源。 传统的数据集成技术被认为可以解决与大数据相关的所有问题，并没有取得预期的结果。
6 .我相信数据湖是企业正在寻找的解决方案
许多公司相信，只要将所有数据加载到数据湖(所有数据的集中存储库)中，就可以将所有数据集关联起来。 但实际上，情况完全不同。 ——他们通常结束于数据沼泽而不是数据湖泊。 总之，认为数据湖是最好的解决方案是错误的。
7 .外包
据观察，外包已经影响了企业的业绩。 外包的一个严重后果是企业创意人员辞职，企业失去可以开发新事物的人才。 这就是为什么外包在2022年成为企业应该避免的十大数据错误之一。
8 .离岛数据
如果没有采取措施从数据中获得有价值的见解，收集和存储数据的目的是什么？ 这是企业应该觉醒的地方，而不是将数据封闭在孤立的岛屿上。 他们需要使用它来释放改善运营的力量，为企业的产品路线图提供信息，并解决长期存在的问题。
9 .对复杂工具的不必要投资
并不是所有问题都需要复杂的工具。 企业可以做出明智的决策。 可以使用简单的工具和技术解决一些问题。 因此，在投入时间或资金从大数据中得到结果之前，需要知道需要什么工具，以及需要什么工具。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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