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数据是现代企业中必不可少的资产，无论大型跨国公司还是小型本地拥有的企业。如果组织没有有效的数据战略，他们将错失数据所提供的巨大潜在业务价值。大数据和分析对于企业来说是一项有前途的投资，因为它使企业能够收集和处理大型数据集以获取有价值的见解。但是，利用数据也会带来混乱，并阻碍企业充分发挥其潜力。 因此，在开始进行数据项目之前，企业必须考虑并避免6大数据错误。

依赖相同的KPI

在不断变化的环境中，企业需要适应先进的策略和解决方案。 大多数公司仍然使用传统的关键绩效指标，这些指标可能会与正在探索新工具和技术的指标相抵触。 因此，为了在当今快速发展的数字世界中繁荣发展，组织需要使用新颖且更合适的工具来制作高级数据分析工具，以反映企业的当前绩效并确定真正推动企业发展的因素。

缺乏数据安全问题

安全和治理是主要的关键业务问题。 当组织开始倾向于大数据分析项目时，他们正朝着大数据分析项目发展，而没有引入安全性和治理。以这种方式，他们需要考虑一种用于保护大数据和的多方面方法。 这应该包括对拥有的数据的理解，审核数据的操作以及控制特权用户。 此外，它们必须包括从项目开始时就开始的合规性，治理和安全性对话。

仅考虑技术成本

为了启动数据项目，需要进行大量更改，许多公司对此都严重低估了。 毫无疑问，规划用于部署数据策略的技术成本至关重要，但是对于预算中超出技术成本的项目忽视预算可能会带来潜在挑战。 除了技术成本，企业还需要计划组织内技能开发，培训和变更管理的预算，这可以为有效利用大数据和分析带来文化上的改变。

俯瞰外部数据

如今，数据来自各种来源，并且形式不仅是数据库和电子表格，而且形式更多。 企业收集的大多数数据都是非结构化或原始数据，例如照片，录音，文本文件等。 因此，具有可靠的数据策略需要考虑可以摘录有意义的见解的结构化和非结构化数据。 但是，忽略包括数据存储库，政府和数据经纪人在内的外部数据源，可能会使企业的数据项目陷入瘫痪。他们必须考虑可以为企业带来价值的各种数据源。

无法解决实际数据科学问题

根据Tamr和Turing奖获得者的联合创始人兼首席技术官Michael Stonebraker的说法，领导者经常感到自己在数据科学和算法开发等领域处于领先地位，因为他们聘用了数据科学家。但是，数据科学家通常会花费大部分时间评估和清理数据并将其与其他来源集成。但重要的是要意识到数据科学家实际上是如何花费时间的。因此，制定明确的数据清理和集成策略，并由首席数据官负责员工工作，可以帮助解决公司的数据科学问题。

不计划将AI / ML破坏性

毫无疑问，人工智能和机器学习对所有行业都有相当大的影响。这些技术将破坏业务的各个方面，并改善运营和员工生产力。但是大多数组织仍然缺乏实现AI和机器学习技术的能力。因此，想要站在AI颠覆性的一端的公司必须愿意为自己的才能付出代价。这意味着他们必须付出更高的AI和ML专业知识才能帮助他们成为颠覆者，而不是被颠覆。

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