ビッグデータの 4 つの特徴を簡単に説明します

ビッグデータの 4 つの特徴: 1. 膨大な量のデータ、2. さまざまなデータ型、3. 低い値密度、4. 速い処理速度。

ビッグデータの 4 つの特徴:

まず、データ量が膨大です (ボリューム)。

現時点で、人間が作成したすべての印刷物のデータ量は 200PB (1PB=210TB) ですが、歴史上すべての人間が話したすべての言葉のデータ量は約 5EB (1EB=210PB) です。 。現在、一般的なパーソナル コンピュータのハード ドライブの容量は TB 程度ですが、一部の大企業のデータ量は EB のレベルに近いです。

2 つ目は、データ型の多様性です。

この種の多様性により、データを構造化データと非構造化データに分割することもできます。以前は保存が容易だったテキストベースの構造化データと比較して、ウェブログ、音声、ビデオ、写真、地理的位置情報などを含む非構造化データがますます増えています。これらの複数の種類のデータは、データ処理能力、より高い要件。

3 つ目は、価値密度 (Value) が低いことです。

値の密度はデータの総量に反比例します。ビデオを例に挙げると、1 時間のビデオの場合、継続的かつ中断のない監視下では、有用なデータは 1 ～ 2 秒しか得られない可能性があります。強力なマシンアルゴリズムを通じてデータの価値をより迅速に「純化」する方法は、ビッグデータの現在の状況において解決すべき緊急の問題となっています。

4つ目は処理速度(Velocity)の速さです。

これは、ビッグ データを従来のデータ マイニングと区別する最も重要な機能です。 IDC の「Digital Universe」レポートによると、世界のデータ使用量は 2020 年までに 35.2ZB に達すると予想されています。このような大量のデータに直面すると、データ処理の効率が企業の命となります。

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