5 đặc trưng của Big Data

Trong những năm gần đây, dữ liệu lớn được định nghĩa bằng 3V nhưng giờ đây đã có 5V cũng được gọi là những đặc trưng của Big Data. Vậy thì đặc trưng 5V của dữ liệu lớn là gì ? Đó chính là Volume ( khối lượng ), Velocity ( tốc độ ), Variety ( phong phú ), Veracity ( tính xác nhận ), Value ( giá trị ). Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu và khám phá 5 đặc trưng này

Khối lượng

 

Bạn đang đọc: 5 đặc trưng của Big Data

Bản thân cái tên Big Data có tương quan đến một kích cỡ rất lớn .
Khối lượng là một lượng lớn dữ liệu .
Để xác lập giá trị của dữ liệu, size của dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng. Nếu khối lượng dữ liệu rất lớn thì nó thực sự được coi là Big Data. Điều này có nghĩa là một dữ liệu đơn cử có thực sự được coi là Big Data hay không phụ thuộc vào vào khối lượng dữ liệu .
Do đó, trong khi giải quyết và xử lý Dữ liệu lớn cần phải xem xét một khối lượng đặc trưng .
Ví dụ : Vào năm năm nay, lưu lượng di động toàn thế giới ước tính là 6,2 Exabyte ( 6,2 tỷ GB ) mỗi tháng. Trong năm 2020, tất cả chúng ta sẽ có gần 40000 ExaByte dữ liệu .

Vận tốc

Vận tốc đề cập tích góp dữ liệu vận tốc cao .
Trong Big Data, dữ liệu vận tốc truyền đến từ những nguồn như máy móc, mạng, mạng xã hội, điện thoại di động, v.v.
Có một luồng dữ liệu lớn và liên tục. Điều này xác lập tiềm năng của dữ liệu trải qua vận tốc dữ liệu được tạo ra và giải quyết và xử lý để phân phối nhu yếu .
Lấy mẫu dữ liệu hoàn toàn có thể giúp xử lý yếu tố tốc độ .
Ví dụ : Có hơn 3,5 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày trên Google. Ngoài ra, người dùng FaceBook đang tăng khoảng chừng 22 % hàng năm .

Đa dạng

Nó đề cập đến thực chất của dữ liệu là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc .
Nó cũng đề cập đến những nguồn không như nhau .
Sự phong phú về cơ bản là sự Open của dữ liệu từ những nguồn mới cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Nó hoàn toàn có thể có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc .
Dữ liệu có cấu trúc : Dữ liệu này về cơ bản là dữ liệu có tổ chức triển khai, tức là dữ liệu đã xác lập độ dài và định dạng của dữ liệu .
Dữ liệu bán có cấu trúc : Dữ liệu này về cơ bản là dữ liệu nửa có tổ chức triển khai. Nó thường là một dạng dữ liệu không tương thích với cấu trúc chính thức của dữ liệu. Các tệp nhật ký là ví dụ của loại dữ liệu này .
Dữ liệu phi cấu trúc : Dữ liệu này về cơ bản là dữ liệu không được tổ chức triển khai. Nó là dữ liệu không vừa khít với cấu trúc hàng và cột truyền thống cuội nguồn của cơ sở dữ liệu. Văn bản, hình ảnh, video, v.v. là những ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc không hề được tàng trữ ở dạng hàng và cột .

Tính xác thực

Đặc trưng này đề cập đến sự không đồng điệu và không chắc như đinh trong dữ liệu, tức là dữ liệu có sẵn nhiều lúc hoàn toàn có thể lộn xộn, chất lượng và độ đúng mực rất khó trấn áp .
Big Data cũng hoàn toàn có thể biến hóa do có vô số thứ nguyên dữ liệu do nhiều nguồn và loại dữ liệu khác nhau tạo ra .
Ví dụ : Dữ liệu hàng loạt hoàn toàn có thể tạo ra nhầm lẫn trong khi lượng dữ liệu ít hơn hoàn toàn có thể truyền tải 50% hoặc thông tin không rất đầy đủ .

Giá trị

Phần lớn dữ liệu không có giá trị sẽ không có lợi cho công ty, trừ khi bạn biến nó thành một thứ có ích .

Dữ liệu tự nó không có giá trị sử dụng hoặc tầm quan trọng nhưng nó cần được quy đổi thành thứ có giá trị để trích xuất thông tin .

Source: https://thaiphuongthuy.com
Category : Blog

Related Posts

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.