导致大数据项目失败有哪些原因呢？

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最近，Kongagent公司的兑裁及首席科学家Josh Williams先生的一篇演讲中总结导致大数据量不足以支持大数据分析
 如果没有足够的数据量，任何的数据分析师培训也可能帮不上忙。有一句话一直是大数据领域的真理:“好的算法能打败差的算法，但数据量大也能够打败好的算法’。
 笔者对比分析：目前，我国广电传媒大数据的采集才刚开始，还没有形成系统的数据源为大数据项目服务，这是应尽快补上的重要一课。
数据分析模型有问颗
 另外一个常见的错误就是没有用好数据分析。Josh Williams认为“不要认为企业里每个人都是数据专家，你给他们仅仅看数据，他们也可能得出错误的结论’，必须积极讲行数据分析，并目生成一些让人容易理解和信服的报告。
 笔者对比分析：实际上，我国大多数人可能还不习惯通过数据分析师培训，特别是大数据分析得出的冰冷数据，并且某些数据分析模型确实还比较欠缺，如2012年初周克华在南京犯案后，南京警方已经通过平安城市项目的摄像头收集到了大量视频资料，但是却没有合适的工具进行分析，只能动用1 000多名民警24小时看视频，不仅浪费了大量警力，而且效率极差，最后也没能帮上大忙
 海量信息再加上一个好的数据可视化工具，很容易导致报告过量，句括讨多的衡量指标等，这样往往会导致忽视关于企业或行业的一些重要结论。
不同的部门对大数据报告中的数据的解释不同，或对如何采取行动的意见不一致，就可能导致分歧。对数据的定义不同，对数据含义的不同诠释以及对数据结果如何采取行动的不明确，往往会阻碍企业采取正确决策。http://www.ppvke.com

刘纯庆