ビッグデータとは何ですか?その特徴は何ですか

ビッグデータとは、特定の時間範囲内で従来のソフトウェア ツールでは取得、管理、処理できないデータの集合を指します。より強力な意思決定力、洞察の発見、プロセスの最適化を実現するには、新しい処理モデルが必要です。大規模かつ急速に成長し、多様化する情報資産の能力。特徴: 大容量、高速、多様性、低価値密度、信頼性。

IT 業界用語であるビッグ データ (ビッグ データ) は、一定の時間範囲内では取得、管理、処理できないデータの集合を指します。従来のソフトウェア ツールは、大規模で急速に成長し、多様化する情報資産であり、より強力な意思決定力、洞察発見、プロセス最適化機能を備えた新しい処理モデルを必要とします。

ビクター・マイヤー・シェーンベルクとケネス・キュキアが著した「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):

• ボリューム (大量): 膨大な量のデータ

  集中型ストレージ/集中型コンピューティングでは、もはやデータを処理できません。膨大な量のデータ。

  データ量は指数関数的に増加しています。地震、坑井検層、石油掘削装置のセンサーは、世界中のすべての映画を合わせたよりも多くのデータを 1 か月で生成します。

  Sina Weibo には 2 億 5,000 万人のユーザーがおり、ピーク時には 1 日あたり数億件のメッセージが送信されます。

• 多様性: 非構造化データの多様性

  テキスト/画像/ビデオ/ドキュメントなど (微小地震、電磁気および光ファイバー分散温度モニタリング (DTS) など) 。

• ベロシティ (高速): 急速なデータ増加

  巨大なユーザー ベース/多数のデバイス/大規模なリアルタイム/指数関数的なデータの増加。

• 値 (低値密度): データの値

  各掘削リグには 40,000 個のセンサーがありますが、通常はデータの 10% のみが使用されます。

  各深海掘削プラットフォームへの投資は 1 億 5,000 万ドルに達する可能性があり、安全性と最適化された運用に関連するすべてのデータを効果的に活用することが重要です。

• Vercity (真正性): データの信頼性

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