大數據分析不僅僅是用來制作報表，更在于能夠獲得洞察力和機會，并回答用戶未知的問題。大數據分析需要用戶重視當前需要解決的問題，才能獲得成功。然而在部署大數據取得成功的道路上，三大誤區卻一直困擾著企業。
1.數據樣本量不夠
我們在分析某些特定的業務或用戶行為時，可能存在相對關注度較小，用戶使用很少的情況，或者是在提取數據的過程中，增加了很多的限制條件或者多種用戶行為或屬性進行交叉后，得到很少的用戶樣本。
對于這種數量小的數據樣本得出的結果很有可能會出錯，但是樣本量多少才算夠多呢?這個沒有一個特定的數值，通常只能結合具體的場景進行分析。
而且數據量大并不一定意味著數據價值的增加，相反這往往意味著數據噪音的增多。因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對于計算資源和處理算法來講都是非常嚴峻的考驗。
2.存在選擇性偏見或者幸存者偏見
對大數據進行分析比較困難，但是對大數據分析結果好壞的衡量卻是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候往往對整個數據的分布特點掌握得不太清楚，從而會導致在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。
統計學的另一大理論基石，便是中心極限定理。簡單描述下就是，總體樣本中，任意一個群體樣本的平均值，都會圍繞在這個群體的整體平均值周圍。通常我們會按照這個原理，用隨機抽樣的方式，通過對樣本的分析來估計整體。當然得出的結論會比較接近真實情況的。可是有一個問題是，我們在采集數據的過程中是否是真的隨機。舉個實際業務場景的例子，在軟件應用升級期間，通過衡量用戶的人均播放量、人均播放時長等指標，來判斷新版本的歡迎度是否優于老版本。聽起來好像沒有什么問題，其實這里就隱藏了選擇性偏見，因為新版本發布時，第一批升級上來的用戶往往就是最活躍的用戶。這批用戶在這些指標上，本來表現就是優于一般用戶的，因此指標數據更高并不能說明更好。
3.混入臟數據
數據是企業的命脈，因此，如果數據質量不高，決策將始終受到負面影響，精簡分析時，最常見的挑戰之一就是訪問來自不同來源（通常具有不同格式和質量）的大量低質量數據，也就是臟數據。臟數據是指嚴重不合理或對于實際業務毫無意義的數據，通常是由程序bug、第三方攻擊、網絡傳輸異常等原因造成的。這種數據的破壞性比較大，可能引發程序報錯，對指標的準確度影響也較大。公司冒著做出不明智的商業決策，對低質量數據進行，不僅不符合法規標準的風險，還會嚴重影響大數據分析基礎架構。
億信ABI一站式數據分析平臺是克服大數據分析誤區的最好方式。它是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。相比于其他產品，它具有如下優勢：
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一鍵連接百種數據源，包括文件數據源及接口數據源。多樣的建模方式和豐富的數據處理組件高效便捷地實現了數據倉庫的構建及數據的抽取、清洗、轉換等操作。
智能分析引擎
支持類Excel表達式語法、內置語法解析器、SQL翻譯引擎，遵循DW/BI的經典理論，形成億信ABI獨有的智能分析引擎技術。
高性能，高擴展性
自主研發的集群架構，采用負載均衡、集群健康檢查、跨JVM資源同步等技術，提供分布式計算，支持服務器節點線型擴展，大大提高了服務器的可靠性和并發性能。
集成開發API
提供上千個API接口，方便用戶擴展，便于與第三方系統集成，縮短項目實施周期，降低成本。
