错误1：从害怕失去机会的角度作出反应。

由于害怕失去机会，许多机构仓促地实施大数据基础设施项目，以避免落后。麻省理工学院《史隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)发表的一篇调查报告指出，大数据的迅速流行导致一些大型企业的执行委员会向管理人员发出如下指令：“我们不知道大数据是什么，但是，我们最好立即解决大数据的问题。”

这种下意识的反应已经导致出现一些无法实现的计划，如盲目地建造Hadoop(分布式计算)集群，含糊的目标是用12至24个月的时间，没有考虑如何帮助提高收入、节省成本或者提高竞争力的实际应用案例。这种仓促的决定显然会使大数据计划失败。

错误2：把重点主要放在数量方面。

本文作者Attivio公司产品营销主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近发现“大数据”这个词汇有许多竞争的定义，这些定义限制了这个词汇的实用性。例如，早些时候的定义让“大”等于“量”。这个定义是不完善的，并且仍然在坚持。许多人仍然错误地认为大数据是Hadoop的同义词。

这是一个问题，因为把重点放在量的方面将导致大错误。这是《哈佛商业评论》最近发表的一篇题为“更大的数据会导致更好的决策吗?”的博客文章提出的警告。这篇文章的作者引述长期的研究结果称，决策者经常为了提升自我或者证明现有的想法而有选择地使用和解释信息。仅仅增加数据量不会对目前常规的企业想法构成挑战。

这也许是许多企业设法利用庞大的数据量，只有少数企业真正取得成功的原因。这个问题的解决方案不是重新制定一个决策过程，而是重新制定一个机构的战略，不是把量作为主要技术重点，而是把管理多样性作为重点!

错误3：没有把重点放在信息的多样性方面。

《哈佛商业评论》那篇文章的作者还指出，“大量”实际上过时了;金融服务公司几十年以来一直有大量的数据。目前真正新的东西是信息资源的多样性。这些资源将产生新的商业见识。

这篇文章指出，多样性的商业团队比单一的商业团队更有创造力;多种数据合并在一起会产生同样的好处。因此，我们不能说数量大的数据会导致更好的决策，而是把使用新技术、处理过程和技能的许多点连接起来的多样性的数据会导致更好的决策。通过一个统一信息接入平台，这些点的连接会迅速完成。

设想一下，把相关的和分析交易数据库与客户在社交媒体、网站、电子邮件、即时消息聊天和呼叫中心记录等地方发表的喜欢或不喜欢的意见组合在一起，其结果是一个对客户解决方案的真正的全方位的看法。这个客户解决方案提供新的可执行的见解，在最大限度提升客户服务、忠诚度以及成功的追加销售和交叉销售的同时减少客户流失。这是大数据多样性的业务转型的力量。

重要的是需要指出，越来越多的证据表明，开始获得真正的改变游戏规则的回报的机构认识到，这是通过管理多样化的信息实现的。例如，上述大数据调查报告指出，受访的大企业都谈到管理各种数据和集成多种来源的信息。这是企业使用大数据的重点。这包括使用非结构化数据。

因此，如果你的机构还没有探索把管理多样性数据作为大数据商业价值的主要推动因素和技术重点，你的机构现在要在竞争对手采取行动之前把这个工作摆正优先的位置。