大数据分析不仅仅是用来制作报表，更在于能够获得洞察力和机会，并回答用户未知的问题。大数据分析需要用户重视当前需要解决的问题，才能获得成功。然而在部署大数据取得成功的道路上，三大误区却一直困扰着企业。
1.数据样本量不够
我们在分析某些特定的业务或用户行为时，可能存在相对关注度较小，用户使用很少的情况，或者是在提取数据的过程中，增加了很多的限制条件或者多种用户行为或属性进行交叉后，得到很少的用户样本。
对于这种数量小的数据样本得出的结果很有可能会出错，但是样本量多少才算够多呢?这个没有一个特定的数值，通常只能结合具体的场景进行分析。
而且数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。
2.存在选择性偏见或者幸存者偏见
对大数据进行分析比较困难，但是对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。大数据时代的数据量大，类型混杂，产生速度快，进行分析的时候往往对整个数据的分布特点掌握得不太清楚，从而会导致在设计衡量的方法和指标的时候遇到许多困难。
统计学的另一大理论基石，便是中心极限定理。简单描述下就是，总体样本中，任意一个群体样本的平均值，都会围绕在这个群体的整体平均值周围。通常我们会按照这个原理，用随机抽样的方式，通过对样本的分析来估计整体。当然得出的结论会比较接近真实情况的。可是有一个问题是，我们在采集数据的过程中是否是真的随机。举个实际业务场景的例子，在软件应用升级期间，通过衡量用户的人均播放量、人均播放时长等指标，来判断新版本的欢迎度是否优于老版本。听起来好像没有什么问题，其实这里就隐藏了选择性偏见，因为新版本发布时，第一批升级上来的用户往往就是最活跃的用户。这批用户在这些指标上，本来表现就是优于一般用户的，因此指标数据更高并不能说明更好。
3.混入脏数据
数据是企业的命脉，因此，如果数据质量不高，决策将始终受到负面影响，精简分析时，最常见的挑战之一就是访问来自不同来源（通常具有不同格式和质量）的大量低质量数据，也就是脏数据。脏数据是指严重不合理或对于实际业务毫无意义的数据，通常是由程序bug、第三方攻击、网络传输异常等原因造成的。这种数据的破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。公司冒着做出不明智的商业决策，对低质量数据进行，不仅不符合法规标准的风险，还会严重影响大数据分析基础架构。
亿信ABI一站式数据分析平台是克服大数据分析误区的最好方式。它是亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。相比于其他产品，它具有如下优势：
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