大數據現在很熱，企業、個人都在談論，每個人對大數據有著自己不同的看法和觀點，很多朋友對大數據仍然具有一些觀念上的誤區，比如很多人會認為大數據是一個最新的技術，還有一些朋友認為多有數據只服務自己一個人等等。

大數據不是一項最新技術

大數據現在已經融入我們的生活，人們在日常工作辦公的時候都會接觸到大數據，這些大量數據總會以不同的形式，以及龐大的數量存在和運用，這也導致了很多朋友認為大數據是當今一項最新的技術。其實不然，大數據可以算是一項新的術語或技術詞匯，但是針對於大數據的海量數據分析的概念和技術層面其實並不是最新的。 曾經有大數據以及雲計算知名企業Teradata公司的首席技術官就曾在業內表示，大數據是一個長期的項目，並不是在短期內就能夠達到一個很高的高度的，而對於用戶來講，這一點也是很多人容易進入的誤區。對於大數據的數據分析等技術方面，在很多年前其實就已經有企業在做，現在所謂的大數據已經發展成為雲端的一種海量數據的分析和存儲技術，何為新何為老其實也不好界定。

大數據不是商品

大眾在接觸大數據的時候都會有類似的誤解，認為大數據就像我們平常采購服務器、交換機那樣，廠商出list價格，然後就是與客戶商談折扣問題，緊接著就是產品的安裝調試。換句話說，在最初接觸大數據的時候很多人會認為大數據是一種以特殊形式數據而獨立存在的數據格式，是可以像服務器那樣進行購買的，其實現實並不是這樣的。

Gartner傑出分析師Donald Feinberg曾經表示，用戶可以花錢購買到100臺服務器，但是你能確定購買得到大數據嗎?很顯然，大數據並不是一個市場，我們並不能以硬件的眼光去看待它，大數據其實只是IT業界技術的一個重要組成部分，我們現在很多最新的概念和技術都是建立在大數據的基礎之上的，比如雲計算和虛擬化等技術。

所以說，我們不能把大數據看成一件商品或是用硬件的標準去衡量它，它不是一個市場，它甚至不是一種商品，而且還不是新的，這也是目前IT業界專家的普遍觀點。

大數據不是累贅，不止針對個人

這個話題現在好像已經變成了IT業界一個眾所周知的熱門辯題了，有很多用戶認為，大數據的原始運行模式就是基於最基本的技術形式，現在把大數據捧上天，將會是一個麻煩。其實這種觀點有一些偏激，大數據本身還是仍然具有巨大潛力的，關鍵就在於企業用戶如何正確的使用，據調查顯示現在仍然有很多企業還沒有使用或者接觸大數據，這點就很可怕了。 未來是一個數據量爆發的時代，每日的新增數據量將會以指數倍增長，只要數據存在，並且可在未來用一種有效的方法加以處理，就應該有機會存在。也是一個價格昂貴的機會，數據問題是如何通過分析將其轉化為清晰和實用的內容，這對企業是一個巨大的挑戰。

此外，據Gartner的統計，30%的企業會在未來幾年會找到一種方式來套現其所持有的數據。將用戶數據出售給出價最高者會引起擔心和恐慌，但十有八九都會受到保證或者威脅。這也就回答了很多用戶的疑問，現在很多數據是存儲在雲端的，用戶對於大數據的安全也是相當關註的。

在未來大數據的存儲將不會簡單的針對某一個或者某一類用戶，它將會是以一個整體的運作模式呈現在用戶面前，每個人的數據組成了現在的海量數據，那麽當然數據安全問題，以及數據服務也就不只是單單針對某一類用戶了。

1400萬大數據人才缺口如何破？

目前大數據理論與實際之間存在斷層，學校教育並不能滿足企業實際應用，有報告指出，大數據人才已成當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才之一，並且未來中國基礎性大數據人才缺口將達到1400萬，而這也是大數據培訓為什麽這麽火的原因！

根據職業社交平臺LinkedIn發布的報告表明，大數據人才的供給指數僅為0.05，屬於高度稀缺。此外，大數據人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。一個剛畢業的大學生，月薪剛剛1萬元，但是經過幾個月培訓後，月薪遠超沒有經過培訓的水平，這也正是很多大數據培訓機構的機會，機構需要很好的課程體系、企業級的項目實戰，加米谷大數據就是一家這樣的大數據培訓學校。

歡迎各位了解！

加米谷大數據：2018年大數據依然是認知誤區+人才緊缺