数据分析已经成为企业最重要的业务和技术优势之一，让企业能够深入了解自己在运营层面的所有情况，从而在竞争中获得优势。同时还指出，数据分析的方法正在变得更加整体化，开始涵盖企业的所有业务和流程。
武汉金信润天小编研究报告显示，数据分析将推动现代的商业运作，而不是仅仅反映绩效。企业将创建端到端的IT架构，实现企业从核心到边缘的数据管理和分析;高管们将数据和分析作为业务战略的一部分，让数据挖掘和分析的专业人员承担新的角色并创造业务增长。
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虽然所有企业都加强数据分析应用，但许多企业却陷入了危害或浪费分析真正价值的陷阱之中。根据IT领导者和行业专家的观点，以下八种错误的数据分析方式会导致企业的失败。
1. 不知道自己在找什么
如果不知道在数据中需要获得哪些具体的趋势或信息，那么CIO怎么能期望从中获得真正的价值呢?数据挖掘背后的理念，是让系统找出数据中的有趣之处，但许多公司正在误入歧途。哪怕简单的使用机器学习，从数据关系的角度来了解你正在寻找的东西也是很有帮助的。
启动分析工作时，没有成功秘诀。数据团队把重点放在优先级是最正确的，许多团队往往会失败，是因为他们希望一次解决太多的业务需求，最终顾此失彼，没有产生有意义的影响，从而失去了高层的支持兴趣或资金。
2. 建立(维护)自己的数据基础设施
建立和维护自己的大数据基础设施可能是一个巨大的诱惑，但这可能会危及你的分析工作。除了实际开发更好的分析环境以外，这通常浪费了大量数据科学家的时间。过去我们知道企业需要大量的数据来进行分析，IT必须能够实现其它业务需求。
3. 分离数据，而没有统一数据
长期以来，企业一直在努力解决“数据孤岛”问题，实现各部门的信息共享，从而使整个公司受益，而同样的挑战也存在于数据分析领域中。
一个最佳实践就是统一不同的数据。
每一个数据仓库都会在彼此之间产生障碍，但这里可以产生价值。比如，想一想丰富的用户配置文件，或是连接或断开网站的活动数据，这些可以相互连接的数据越多越好，因为从这些联系中可以获取更多的预测机遇。但这并不意味着必须将所有数据从原始系统移动到一个整体。相反，我们使用现代集成技术的某种功能来提供统一的数据视图，而这是在当前系统中进行的。
4. 没有良好的数据管理
如果正在分析的数据不准确、不是最新的，而且没有条理，则数据分析的价值可能会急剧下降。
数据垃圾的进入与排出，是原始业务数据总量和范围扩大时常见的问题，最好的数据分析团队要能够质量渗透。因此，建立合理流程和利用技术来执行质量筛选是一个很好的方法。在流程方面，确保流程的可重复性以及对结果的可审计性是非常重要的。在技术方面，部署数据质量工具，包括分析、元数据管理、清理和采购等，有助于确保更好的数据质量。
5. 高级主管的领导力不足
与其他类型的重大IT项目一样，没有数据分析项目的高级管理人员领导，分析项目也是一纸空谈。
分析团队的目标，是将数据与公司的战术和战略决策相结合来产生洞察力。 一个失败的例子，就是如果一个数据科学团队做了大量的数据分析，开发出了准确的预测模型，但是却并没有被实施，因为它需要符合企业和文化的变化。
构建数据管理的基础需要持续多年的努力。数据和分析团队需要推动的一些工作，不会马上就产生立竿见影的效果，这可能与业务合作伙伴的预期不一致。因此数据分析成功需要IT主管的领导力，并努力教育业务合作伙伴，以实现更多数据驱动的愿景。
6. 忽略中层和低层管理
如果离开了数据科学家和其他专家，数据分析就可能不会那么成功。如果数据分析结果能够告诉用户真正的问题在哪里，哪些地方可能会出现问题，那么他们就有足够的时间来阻止问题发生，他们每天都会使用这些信息，也取得了巨大的成功。
7. 缺乏支持良好数据分析的文化和技能
对于企业来说，这是一个普遍的问题，很大程度上是因为数据科学这样的技术很难实现。但是，如果数据素养不成为公司文化的核心，那数据分析失败的可能性更大。
8. 没到到武汉金信润天学习大数据等知识进行深造再提升
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这些都是大数据里导致分析失败的一些原因，那么大数据分析是如何应用，小编了解到，在武汉金信润天就可以学到有关大数据里方面的体系知识，包括了大数据里数据中心实践分析等的知识。目前各大企业都需要这方面的人才，也是在大数据这块人才短缺，学习大数据的知识，武汉金信润天。
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