Volume (Khối lượng): Khối lượng dữ liệu quan trọng. Với Big Data, bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, mật độ thấp. Đây có thể là dữ liệu có giá trị không xác định, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, luồng nhấp chuột trên trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc thiết bị hỗ trợ cảm biến. Đối với một số tổ chức, đây có thể là hàng chục terabyte dữ liệu. Đối với những người khác, nó có thể là hàng trăm petabyte.
Velocity (Tốc độ): Tốc độ nhanh mà tại đó dữ liệu được nhận và (có lẽ) được xử lý. Thông thường, tốc độ của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ cao hơn so với ghi vào đĩa. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực và sẽ yêu cầu đánh giá và hành động theo thời gian thực.
Variety (Tính đa dạng): Sự đa dạng đề cập đến nhiều loại dữ liệu có sẵn. Các kiểu dữ liệu truyền thống được cấu trúc và nằm gọn gàng trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Với sự gia tăng của dữ liệu lớn, dữ liệu có các loại dữ liệu phi cấu trúc mới. Các loại dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và video, yêu cầu tiền xử lý bổ sung để rút ra ý nghĩa và hỗ trợ siêu dữ liệu.
Giá trị và tính xác thực của Big Data: Giá trị và tính xác thực. Dữ liệu có giá trị nội tại. Nhưng nó không có ích gì cho đến khi giá trị đó được khám phá. Quan trọng không kém: Dữ liệu của bạn trung thực đến mức nào và bạn có thể dựa vào dữ liệu đó đến mức nào?
Ngày nay, Big Data đã trở thành vốn. Phần lớn giá trị mà một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới cung cấp đến từ dữ liệu của họ, dữ liệu mà họ liên tục phân tích để tạo ra hiệu quả cao hơn và phát triển các sản phẩm mới.
Những đột phá công nghệ gần đây đã giảm đáng kể chi phí lưu trữ và tính toán dữ liệu, khiến việc lưu trữ nhiều dữ liệu trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn bao giờ hết. Với khối lượng dữ liệu lớn tăng lên giờ đây rẻ hơn và dễ truy cập hơn, bạn có thể đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và chính xác hơn.
Tìm kiếm giá trị trong Big Data không chỉ là phân tích nó (đó là một lợi ích hoàn toàn khác). Đó là toàn bộ quá trình khám phá đòi hỏi các nhà phân tích sâu sắc, người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành, những người đặt câu hỏi phù hợp, nhận ra các mẫu, đưa ra các giả định sáng suốt và dự đoán hành vi.
Nguồn : internet
