大数据架构有哪些局限性

大数据平台的局限性通常包括以下三种：

• 准确性：一些大数据来源包含错误或不准确的信息。在现实世界中，数据不正确的原因有很多，但一些例子是捕获数据时的人为错误和系统错误。这会使您难以确定您是否可以依赖给定的信息来源。

• 可信度：并非所有大数据来源都值得信赖。例如，一些组织会使用社交媒体情绪分析来帮助确定客户对其产品和服务的满意度，但无法知道这些消息是由真实客户编写的，还是由试图传播错误信息的竞争对手运营的模拟账户。如果此方法用作分析策略的一部分，那么您必须在根据这些结果做出任何决定之前验证其真实性！

• 时效性：大数据并不总是及时的或可及时访问的，这使得需要从其分析平台立即获得洞察力的企业难以应对。例如，如果一个组织需要了解客户对其新产品发布的看法，但无法访问社交媒体情绪分析工具，那么他们可能无法及时获得客户满意度反馈，直到为时已晚进入生产流程 -由于缺乏远见，可能导致资源浪费。
  

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