大数据是一个笨办法

大数据处理方式确实显得笨重。企业需要收集海量数据，存储在昂贵的服务器集群中，再通过复杂算法进行分析。某电商平台每天处理数亿条用户行为记录，却只有不到10%的数据最终转化为有效商业洞察。数据清洗环节耗费大量计算资源，某金融机构曾花费3个月时间清理重复交易记录，结果发现原始数据中有30%存在质量问题。这种高投入低产出的模式让许多企业望而却步。

大数据的笨重还体现在决策延迟上。某制造企业收集了生产线上的百万级传感器数据，从采集到分析得出结论需要整整48小时，导致无法实时调整生产参数。相比之下，传统统计方法在处理结构化数据时反应速度更快。某零售连锁使用抽样调查分析销售趋势，每周生成报告只需2小时，而全量数据分析则需要5天。这种效率差距让大数据在许多场景下显得力不从心。