Learn BIG DATA

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Big Data sind Datensätze, die so voluminös und komplex sind, dass herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungssoftware nicht ausreicht. Zu den Big -Data -Herausforderungen gehören das Erfassen von Daten, Datenspeicher, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz. Big Data gibt drei Dimensionen für Big -Data, die als Volumen, Varieté und Geschwindigkeit bezeichnet werden.

In letzter Zeit bezieht Dieser extrahiere den Wert aus Daten und selten auf eine bestimmte Größe des Datensatzes. "Es besteht kaum Zweifel daran, dass die jetzt verfügbaren Datenmengen tatsächlich groß sind, aber das ist nicht das relevanteste Merkmal dieses neuen Datenökosystems." Kampfkriminalität usw.. “[3] Wissenschaftler, Geschäftsführer, Mediziner, Werbung und Regierungen erfüllen regelmäßig Schwierigkeiten mit großen Datensätzen in Bereichen wie Internet-Suche, Fintech, städtische Informatik und Geschäftsinformatik. Wissenschaftler begegnen Einschränkungen in der E -Science -Arbeit, einschließlich Meteorologie, Genomik, [4] Connectomics, komplexe Physiksimulationen, Biologie und Umweltforschung Günstige und zahlreiche Informationssensen im Internet der Dinge wie Mobilgeräte, Luftbilder (Fernerkundung), Softwareprotokolle, Kameras, Mikrofone, RFID-Leser (Radio-Frequency Identification) und drahtlose Sensornetzwerke. [6] [7] Die technologische pro-Kopf-Kapazität der Welt, um Informationen zu speichern, hat sich seit den 1980er Jahren ungefähr alle 40 Monate verdoppelt; [8] Ab 2012 werden täglich 2,5 Exabyte (2,5 × 1018) Daten generiert. [9] Bis 2025 prognostiziert IDC 163 Zettabyte Daten. [10] Eine Frage für große Unternehmen ist die Bestimmung, wer Initiativen mit großen Daten besitzen sollte, die die gesamte Organisation betreffen. *
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