Beyer在今年Gartner的Symposium / ITxpo会议上说。当事情变得很常见，那它就开始正常化了，我们的工作，作为IT专业人士，就是在2020年前使大数据变得正常化。

　　首席信息官们可以通过从大数据谎言中区分出事实，来帮助他们的企业一步步走向正常。 神话有助于缓解焦虑，而无益于实际情况，他说。

　　这里是Beyer提出的八个大数据神话：

　　1.大数据起始于100 TB。不要再去寻觅大数据标准尺寸了，因其并没有标准尺寸。 大数据是对数据的处理，而不是数据的大小，Beyer说。

　　2.想要大数据就必须更换基础设施。 如果我因为有新的需求就决定改变整个基础架构，那我是把之前所有的东西都当做了赌注，Beyer说。他的经验教训是什么? 你要搞清楚，(基础设施)成熟度牺牲的风险是否值得。

　 　3.百分之八十的数据是非结构化的。这可能是最经常被引用的大数据统计了，但根据Beyer所说，其并不准确。 世界上最大的信息资产是机器数据。因为其并未相互关联就说它们非结构化绝对是个谎言。机器数据是结构化的数据。 顺便说一句，这些大量的机器数据，往往是重复的信息，确认了一切的正常。这就是机器数据通常所表达的，他说。

　　4.工具将取代数据科学家。放心，所有花在吸引，拉拢，获取数据科学家上的钱都不会白花，Beyer说。工具是一种工程，工程是对已经发现的事实的重复利用。而科学是去发现新的事实。工具不会取代数据科学家 - 至少在工具可以自行复制和发展之前不会。

　 　5.更多的数据就可以解决数据质量的问题。 数据质量越低，答案质量就越低，Beyer说。首席信息官们应该关注数据质量。以通过手机收集的气质地理定位数据为例，有些人把手机等同于真实的个 人，他说。然而，手机可以被不小心留在办公室，或者GPS功能可以在任何时间点被关闭。手机不是人，Beyer说。

　　6.实时只是速度更快而已。实时操作，并不意味着加快了当前数据的摄入清理和分析过程，Beyer说。而是确保数据收集和决策之间的间隔越短越好，他说。此外，大多数企业数据是不需要实时操作的。

　　7.数据量优于专业知识。那些认为可以简单地不再管业务流程的人，请再想一想。这是因为，一位好的数据科学家必须在某一时刻被叫停，Beyer说。如果没有业务流程，数据科学家将不断不断不断的进行下去而不能提供商业价值。需要有人帮忙划清界线。

　　8.数据模型没有用。这一论断很绝对。不过，Beyer澄清说，任何数字资产里的东西都有其数字模型。我们不会因为大数据就舍弃模型，他说。