pentru a defini în cazul în care datele de mare începe și de la care punct utilizarea vizată a datelor să devină un proiect de date de mare, trebuie să aruncăm o privire la detaliile și caracteristicile cheie ale Big Data. Definiția sa se bazează cel mai frecvent pe modelul 3-V de la analiștii de la Gartner și, deși acest model este cu siguranță important și corect, acum este timpul să adăugăm alți doi factori cruciali.

definiția Big Data – cele trei Vs fundamentale:

• volumul definește cantitatea imensă de date care este produsă în fiecare zi de companii, de exemplu. Generarea de date este atât de mare și complexă încât nu mai poate fi salvată sau analizată folosind metode convenționale de prelucrare a datelor.
• varietatea se referă la diversitatea tipurilor de date și a surselor de date. 80% din datele din lumea de astăzi sunt nestructurate și la prima vedere nu arată nicio indicație a relațiilor. Datorită unor astfel de algoritmi de date mari, datele pot fi sortate într-o manieră structurată și examinate pentru relații. Datele nu cuprind întotdeauna numai seturi de date convenționale, ci și imagini, videoclipuri și înregistrări de vorbire.
• viteza se referă la viteza cu care datele sunt generate, analizate și reprocesate. Astăzi acest lucru este posibil în cea mai mare parte într-o fracțiune de secundă, cunoscută sub numele de timp real.

Big Data definition – două vs cruciale, suplimentare:

• validitatea este garanția calității datelor sau, alternativ, veridicitatea este autenticitatea și credibilitatea datelor. Datele mari implică lucrul cu toate gradele de calitate, deoarece factorul de volum duce de obicei la o lipsă de calitate.
• valoarea denotă valoarea adăugată pentru companii. Multe companii și-au înființat recent propriile platforme de date, și-au umplut bazinele de date și au investit mulți bani în infrastructură. Acum este o chestiune de a genera valoare de afaceri din investițiile lor.

după cum am scris în postarea noastră anterioară pe blog, definirea datelor mari nu este atât de ușoară, deoarece termenul se referă la multe aspecte și discipline. Și pentru mulți oameni cel mai important lucru este succesul (valoarea) companiilor, cheia căreia este obținerea de informații noi – care trebuie să fie disponibile pentru mulți utilizatori foarte rapid (viteză) – folosind cantități uriașe de date (volum) din surse foarte diverse (varietate) și de calitate diferită (valabilitate), pentru a putea lua rapid decizii importante pentru a obține sau a menține un avantaj competitiv.

în cartea „Big Data – folosind analize și valori inteligente de date mari pentru a lua decizii mai bune și pentru a îmbunătăți performanța” Bernard Marr scrie că, dacă Big Data nu ar avea ca rezultat un avantaj, atunci ar fi inutil. Nu am putut fi de acord mai mult.

Iată altceva care te-ar putea interesa:
De unde încep Big Data? – Multe perspective, o clasificare
următoarele lucruri mari din lumea datelor (Partea 1) – știința datelor la scară
următoarele lucruri mari din lumea datelor (Partea 2) – învățarea automată / învățarea profundă ca ServiceLearning / învățarea profundă ca serviciu
următoarele lucruri mari din lumea datelor (Partea 3) – interfețe de date umane (HDI)interfețe (HDI)
radioeins difuzează re:publica special – *um explică date mari