Bob Violino

在IT界，炒作越大误区就越多，数据分析也不例外。数据分析是当下IT界最热门的领域之一，它可以带来显著的业务效益，但是误区会妨碍企业顺利和及时地交付可能使业务用户、最终使客户受益的分析功能。企业在制定或夯实分析策略时，应当提防这12个误区。

误区1：数据分析需要大量投入

这年头，实施的每一项技术似乎都要过财务稳健性这道关卡。IT和业务经理们提议启动项目或部署新工具时，首先面临的问题之一是“这要花多少钱？”

一些人认为，数据分析本质上很烧钱，因此仅限于预算庞大或内部资源丰富的大企业。不过移动和在线房地产服务提供商Trulia的工程副总裁Deep Varma表示，并非所有的数据分析工作都需要大量投入。

Varma说：“现在市场上有众多的开源及其他工具可以帮助你开始展示数据分析具有的价值。你要深入了解内部数据存储和想解决什么样的问题。有了云计算，试着用分析技术解决业务问题也变得很容易。”

安永咨询公司的全球分析主管Beatriz SanzSaiz补充道，现代分析技术“基于云系统和大数据架构，它们本身比传统的数据仓库系统便宜得多。”

Saiz说：“此外，数据和分析技术通常用来获得三个结果：提高流程效率、增加收入和积极主动的风险管理。所以总的来说，运用数据和分析技术可以为任何公司带来大幅节省成本的好处。”

误区2：需要大数据才能执行分析

对许多人来说，大数据和分析这两个概念密不可分。这种想法指的是，企业需要在执行分析之前收集大量数据，以便获得业务洞察力和改进决策制定等。……