빅 데이터의 네 가지 기능 :
1 질량
예를 들어, IDC의 최근 보고서는 2020 년, 글로벌 데이터 볼륨이 50 시간을 확대 할 것으로 전망했다. 현재 대규모 데이터는 여전히 여러 TB (PB)에 수십에서 하나의 데이터 세트의 크기 범위를 변경하는 지표이다. 즉, 데이터 저장 한 PB는 50기가바이트 하드 드라이브 이만 PC가 필요합니다. 또한, 다양한 소스는 예상치 못한 데이터를 생성 할 수 있습니다.
2 다이버
그것은 주로 새로운 멀티 구조화 된 데이터에 있던 데이터의 다양성을 증가, 네트워크 로그, 소셜 미디어, 인터넷 검색, 전화 통화 기록 및 센서 네트워크를 포함하고, 다른 데이터 유형이 발생합니다.
3, 고속
그것은 데이터가 생성되는 고속의 이동 속도를 설명한다. 고속 네트워크의 시대에, 고속 컴퓨터의 실시간 데이터 스트림을 생성하는 서버와 소프트웨어 성능 최적화, 프로세서 기반은 인기있는 트렌드가되고있다. 기업뿐만 당신은 또한, 분석과 실시간 요구 사항을 충족하기 위해, 사용자에게 반환 얼마나 빨리 처리 알고 있어야합니다, 신속하게 데이터를 생성하는 방법을 알아야합니다.
4 변동성
큰 데이터는 데이터가 크고 다양한 형태와 종류를 표시한다는 것을 의미하는 다층 구조를 갖는다. 기존의 비즈니스 데이터와 비교, 분석을 위해 기존의 응용 프로그램 소프트웨어를 사용하는 것은 불가능하지 않으면 어려운 결과, 불규칙하고 모호한 특성 빅 데이터가있다. 전통적인 비즈니스 데이터 형식 표준 시간에 걸쳐 진화, 그것은 표준 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 식별 할 수 있습니다. 현재, 기업들은 다양한 형태로 표시 데이터의 값을 다루는 복잡한 과제에 직면하고 탭.
빅 데이터 세 가지 특징 :
제 1 특징은, 데이터 유형 다양하다. 웹 로그, 오디오, 비디오, 사진, 위치 정보, 앞으로 더 높은 요구 사항을 넣어 데이터의 데이터 처리 능력의 많은 종류를 포함합니다.
두 번째 특징은 농도 데이터의 상대적으로 낮은 값이다. 더 빨리 강력한 컴퓨터 알고리즘을 통해 데이터의 가치를 완료하는 방법에 사방 가지의 응용 프로그램, 정보 인식 등의 다양한 정보의 홍수, 그러나 밀도가 낮은 값으로 "정화는"문제를 누르면 빅 데이터 시대입니다.
세 번째 특징은 처리 속도, 높은 적시성 요구된다. 이는 기존의 대형 데이터 마이닝 데이터 가장 중요한 기능과 구별된다.