정의하는 빅 데이터의 시작과 어느 지점에서 타겟의 데이터 사용가 큰 데이터를 프로젝트를 취할 필요한 자세한 정보를 살펴보면과 주요 기능의 데이터가 분출되고 있다. 의 정의가 가장 일반적으로 기반으로 3-V 에서 모델의 분석가가 가트너와,이 모델은 확실히 중요하고,올바른 이제를 추가하는 시간이 다른 두 가지 중요한 요소입니다.

빅 데이터 정의-세 가지 기본 Vs:

• 볼륨은 예를 들어 회사에서 매일 생산되는 엄청난 양의 데이터를 정의합니다. 세대의 데이터 그래서 대규모의 복잡할 수 있는 더 이상 저장하거나 사용하여 분석 기존의 데이터 처리 방법이 있습니다.
• 다양성은 데이터 유형 및 데이터 소스의 다양성을 나타냅니다. 오늘날 세계의 데이터 중 80%는 구조화되지 않았으며 언뜻보기에는 관계에 대한 어떠한 표시도 보이지 않습니다. 빅 데이터 이러한 알고리즘 덕분에 데이터를 구조화 된 방식으로 정렬하고 관계를 조사 할 수 있습니다. 데이터는 항상 기존의 데이터 세트 만 구성하지는 않지만 이미지,비디오 및 음성 녹음도 포함합니다.
• 속도는 데이터가 생성,분석 및 재 처리되는 속도를 나타냅니다. 오늘날 이것은 대부분 실시간으로 알려진 초의 일부분 내에서 가능합니다.

빅데이터 정의 두 개의 중요한 추가 Vs:

• 유효성 보증 데이터의 품질을거나,또는,진실성은 신뢰성과 신뢰성의 데이터입니다. 빅 데이터는 볼륨 팩터가 일반적으로 품질 부족을 초래하기 때문에 모든 정도의 품질로 작업하는 것을 포함합니다.
• 값은 회사의 부가 가치를 나타냅니다. 많은 기업들이 최근 자체 데이터 플랫폼을 구축하고 데이터 풀을 채우고 인프라에 많은 돈을 투자했습니다. 이제는 자신의 투자에서 비즈니스 가치를 창출하는 문제입니다.

으로 우리가 쓴에서 우리의 이전 블로그 글을 정의하는 빅 데이터 그렇게 쉽지 않기 때문 용어에 관한 많은 측면과 분야입니다. 많은 사람들을 위해 가장 중요한 것은 기업의 성공(Value),키하는 새로운 정보는 사용할 수 있어야 합니다 많은 사용자가 매우 빠르(속도)–를 사용하여 엄청난 양의 데이터(볼륨)에서는 매우 다양한 소스(다)그리고의 서로 다른 품질(유효기간),할 수 있게 하기 위해서 신속하게 확인하는 것이 중요 의사 결정을 얻거나 유지한 경쟁력입니다.

이 책에서”큰 데이터를 사용하여 스마트 빅 데이터 분석 및 메트릭은 더 나은 결정을 내리 및 성능을 향상시킬”버나드 마르 쓰는 경우 빅 데이터의 궁극적으로 발생하지 않은 이점에서 그것은 소용이 없다는 게 문제입니다. 우리는 더 동의 할 수 없었습니다.

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