1.不想将数据迁移到云端
云存储有很多好处，例如具有弹性、使用大量服务器运行数字的能力以及日常任务的缩减量等等。因此，不想将业务或数据迁移到云端可能是企业犯的主要的大数据错误。
2.安全漏洞
经常看到大数据很容易出现安全漏洞。在这种情况下，需要采用多种方法。确保大数据安全包含整体和统一的流程和控制系统。
3.不准确的数据
由于大多数业务决策都基于数据，因此很明显，应该收集准确且质量良好的数据。同样，缺乏对数据收集的监督使其成为最重要的大数据错误，因为它进一步导致重复、不正确地使用列、可怕的输入等错误。
4.避免被破坏
很明显，人工智能和机器学习正在以超乎想象的方式改变企业的业务运营。现在是企业避免被破坏并成为颠覆者的时候了。
5.相信传统的数据集成技术是主要解决方案
需要大量人工支持的流程需要花费大量时间，而且无疑成本将会非常高昂。因此，这些传统技术只会消耗企业的资源。认为传统的数据集成技术可以解决与大数据有关的所有问题的想法，并不能取得预期的结果。
6.相信数据湖是企业一直在寻找的解决方案
许多企业相信，如果他们将所有数据加载到数据湖(所有数据的集中存储库)中，他们将能够关联所有数据集。但实际上，情况完全不同——它们通常以数据沼泽而不是数据湖告终。总而言之，认为数据湖是最好的解决方案是一个错误。
7.外包
根据观察，外包已经对企业的绩效产生了影响。外包的一个严重后果是企业的创意人员离职，企业将会失去可以开发新事物的人才。这就是使外包成为2022年企业应避免的十个大数据错误之一的原因。
8.孤岛中的数据
在没有采取任何措施从数据中获取有价值的见解时，收集和存储数据的目的是什么?这是企业应该觉醒的地方，而不是让数据困在孤岛中，他们应该开始使用它来释放改进运营的力量，为企业的产品路线图提供信息并解决长期存在的问题。
9.对复杂工具的不必要投资
并非所有问题都需要复杂的工具让企业做出明智的决策。可以使用简单的工具和技术解决一些问题。因此，在投入时间或资金从大数据中获取结果之前，需要了解需要什么工具，以及不需要什么工具。
10.缺乏训练有素的专业人员
许多企业都面临这个问题，他们需要处理大量数据，但却没有相应的人才来充分利用这些数据。因此，企业需要训练有素的专业人员，他们不仅擅长分析来自数据的见解，还擅长推动企业变革。
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