určit, kde Big Data začíná a od něhož cílené využití dat se stala Velká Data projektu, musíte se podívat na detaily a klíčové vlastnosti Big Data. Jeho definice je nejčastěji založena na modelu 3-V od analytiků společnosti Gartner, a přestože je tento model jistě důležitý a správný, je nyní čas přidat další dva zásadní faktory.

Big Data definition-tři základní Vs:

• Volume definuje obrovské množství dat, které denně produkují například společnosti. Generování dat je tak velké a složité, že je již nelze ukládat ani analyzovat pomocí konvenčních metod zpracování dat.
• Variety označuje rozmanitost datových typů a zdrojů dat. 80 procent dat v dnešním světě je nestrukturovaných a na první pohled nevykazuje žádné náznaky vztahů. Díky těmto algoritmům Big Data lze data strukturovaně třídit a zkoumat vztahy. Data nemusí vždy obsahovat pouze konvenční datové sady, ale také obrázky, videa a záznamy řeči.
• rychlost označuje rychlost, s jakou jsou data generována, analyzována a přepracována. Dnes je to většinou možné během zlomku sekundy, známého jako reálný čas.

Big Data definition-two crucial, additional Vs:

• validita je zárukou kvality dat nebo alternativně pravdivost je pravost a důvěryhodnost dat. Velká Data zahrnují práci se všemi stupni kvality, protože objemový faktor obvykle vede k nedostatku kvality.
• hodnota označuje přidanou hodnotu pro společnosti. Mnoho firem se nedávno založili vlastní datové platformy, naplněné jejich data bazény a investoval spoustu peněz do infrastruktury. Nyní jde o generování obchodní hodnoty z jejich investic.

jak jsme psali v našem předchozím blogu, definování velkých dat není tak snadné, protože termín se týká mnoha aspektů a disciplín. A pro mnoho lidí nejdůležitější je úspěch společnosti (Hodnota), klíč ke kterému je získání nových informací, které musí být k dispozici pro mnoho uživatelů velmi rychle (Rychlost) – používá obrovské množství dat (Objem) z velmi různých zdrojů (Různých) a různé kvality (Platnosti), aby bylo možné, aby se rychle dělat důležitá rozhodnutí, aby se získat nebo udržet konkurenční výhodu.

v knize „Big Data – pomocí inteligentní analýzy velkých dat a metrik pro lepší rozhodování a zlepšení výkonu“ Bernard Marr píše, že pokud by velká Data nakonec nevedla k výhodě, bylo by to zbytečné. Nemohli jsme se dohodnout více.

zde je něco jiného, co by vás mohlo zajímat:
kde začínají velká Data? – Mnoho pohledů, jeden klasifikaci
další velké věci v datovém světě (1. Část) – Data Science na stupnici
další velké věci v datovém světě (Část 2) – Strojové Učení/Hluboké Učení jako ServiceLearning/Hluboké Učení jako Služba
další velké věci v datovém světě (Část 3) – Lidské Datové Rozhraní (HDI)Rozhraní (HDI)
Radioeins vysílání re:publica speciální – *um vysvětluje, Big Data,