大数据新概念的陷阱主要包括以下几个方面：
1. 数据量过大：随着互联网的发展，数据量呈现出爆炸式增长。这导致企业在收集、存储和处理大量数据时，可能会遇到性能瓶颈、存储成本高昂以及数据安全等问题。此外，数据质量问题也可能导致数据分析结果不准确，从而影响决策效果。
2. 数据隐私保护：在大数据时代，个人信息被广泛收集和分析，这使得数据隐私问题日益凸显。企业需要采取措施保护用户隐私，避免泄露敏感信息。然而，如何在保护隐私和满足业务需求之间取得平衡，是一个亟待解决的问题。
3. 数据质量：大数据的质量直接影响到数据分析的准确性和可靠性。数据清洗、去重、格式化等操作是必不可少的环节。但在实际工作中，由于各种原因，如数据来源不稳定、数据质量问题等，可能会导致数据分析结果偏离实际，从而影响企业的决策效果。
4. 数据安全：大数据涉及到大量的敏感信息，如何确保这些信息不被泄露、篡改或丢失，是企业需要关注的问题。黑客攻击、内部泄密等事件时有发生，给企业带来了巨大的损失。因此，加强数据安全防护措施，提高数据安全性成为企业的一项重要任务。
5. 数据分析能力：大数据时代要求企业具备强大的数据分析能力。然而，许多企业在数据分析方面缺乏专业人才和技术支持，导致数据分析结果不准确、不全面，无法为企业提供有价值的决策支持。因此，提高企业的数据分析能力，培养专业人才成为当务之急。
6. 数据可视化：大数据时代要求企业能够将复杂的数据以直观、易理解的方式呈现给决策者。然而，许多企业在数据可视化方面存在不足，导致数据分析结果难以被决策者理解和接受。因此，提高数据可视化水平，使数据分析结果更加直观、易懂成为企业的一项重要任务。
7. 数据治理：随着大数据的广泛应用，数据治理成为企业面临的一个重要问题。企业需要建立完善的数据治理体系，规范数据采集、存储、使用等各个环节，确保数据的合规性和安全性。然而，许多企业在数据治理方面仍存在不足，导致数据风险不断累积。因此，加强数据治理，降低数据风险成为企业的一项重要任务。
综上所述，大数据新概念的陷阱主要包括数据量过大、数据隐私保护、数据质量、数据安全、数据分析能力、数据可视化和数据治理等方面。企业在面对这些陷阱时，应积极应对，采取有效措施，确保数据的质量和安全性，提高数据分析能力和可视化水平，加强数据治理，以充分发挥大数据的价值，为企业创造更多价值。
