大数据采集常见误区及规避方法如下：
误区一：数据采集就是技术问题，无需关注业务需求规避方法：数据采集不仅是技术问题，更是业务问题。数据采集的目的是为了更好地理解和优化业务流程，因此在进行数据采集时，必须深入了解业务需求，确保采集的数据能够满足业务需求。此外，数据采集过程中也需要注意数据的质量问题，避免因数据质量问题而影响业务决策。
误区二：忽视数据采集的时效性规避方法：数据采集的时效性是非常重要的。不同的业务场景对数据采集的时效性要求是不一样的，一般来说，可以分为离线数据采集和实时数据采集。在设计数据采集方案时，需要根据业务需求来确定数据采集的时效性，以确保采集到的数据能够及时地为业务决策提供支持。
误区三：过分依赖数据规避方法：数据只是数据而已，不能过分依赖数据。数据分析只是辅助手段，而不是核心推动力。在进行数据分析时，需要结合业务经验和认识，对数据进行深入的解读和分析，而不能简单地将数据结果作为决策的唯一依据。
误区四：忽视数据采集的成本规避方法：在进行数据采集时，需要考虑数据采集的成本。成本包括人力成本、物力成本和技术成本等。在保证数据质量的前提下，需要尽可能地降低数据采集的成本，以提高数据采集的经济效益。
误区五：不重视数据的安全性和隐私保护规避方法：在进行数据采集时，必须重视数据的安全性和隐私保护。需要采取一系列措施来保护数据的安全，防止数据泄露和被恶意利用。同时，也需要遵守相关的法律法规，尊重用户的隐私权。
以上就是大数据采集常见误区及规避方法的介绍，希望对您有所帮助。
