ビッグデータの 4 つの基本特性とは何ですか

ビッグ データの 4 つの基本特性は、1. 大量のデータ、2. 迅速な対応が必要、3. データの多様性、4. 低い値密度です。ビッグデータとは、従来のソフトウェア ツールを使用して特定の時間枠内で取得、管理、処理することができないデータの集合を指します。

ビッグ データの 4 つの基本特性の紹介:

1. 大規模なデータ量

TB、PB、または同じ量の EB データであっても、データの分析と処理が必要です。

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2. 迅速な対応が必要です

市場は急速に変化しており、変化に対するタイムリーかつ迅速な対応が必要です。データ分析も必要です。高速であることと、より高いパフォーマンスが必要であるため、速度要件の観点からは、データ量が少し「多い」ように見えます。

3. データの多様性

さまざまなデータ ソースからの非構造化データがますます増えており、構造化データに変換するには、クリーニング、整理、フィルタリングなどの操作が必要です。

4. 低い値密度

データ収集のタイミングが遅れたり、データのサンプルが不完全であったり、データが不完全であったりするため、データが歪む可能性がありますが、データ量が一定の規模に達すると、より多くのデータを通じて、より現実的で包括的なフィードバックを実現できます。

ビッグデータ (ビッグデータ) とは、IT 業界用語であり、従来のソフトウェア ツールでは一定の時間範囲内で取得、管理、処理することができないデータの集合を指します。強力な機能、洞察力、プロセス最適化機能を備えた、大規模かつ急成長を続ける多様な情報資産。

Victor Meyer-Schonberg と Kenneth Cukier が著した「ビッグデータ時代」では、ビッグデータとは、ランダム分析 (サンプリング調査) などの近道ではなく、すべてのデータの分析と処理を指します。ビッグデータの 5V 特性 (IBM が提案): Volume、Velocity、Variety、Value、および Veracity。

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