Definerer store data: volum, hastighet og variasjon - dummier

Del av Big Data for Dummies Cheat Sheet

Store data gjør det mulig for organisasjoner å lagre, administrere og manipulere store mengder forskjellig data i riktig hastighet og til riktig tidspunkt. For å få den rette innsikt, blir store data vanligvis oppdelt av tre karakteristikker:

• Volum: Hvor mye data

• Velocity: Hvor raskt data behandles

• Variety: De ulike typer data

Selv om det er praktisk å forenkle store data i de tre Vs, kan det være misvisende og altfor forenklet. For eksempel kan du administrere en relativt liten mengde svært forskjellige, komplekse data, eller du kan behandle et stort volum av svært enkle data. De enkle dataene kan være alle strukturerte eller alle ustrukturerte.

Enda viktigere er den fjerde V, sannheten. Hvor nøyaktige er dataene i å forutsi forretningsverdi? Har resultatene av en stor dataanalyse faktisk mening? Data må kunne verifiseres basert på både nøyaktighet og kontekst. En innovativ virksomhet vil kanskje være i stand til å analysere enorme mengder data i sanntid for raskt å vurdere verdien av den aktuelle kunden og potensialet til å tilby flere tilbud til den aktuelle kunden. Det er nødvendig å identifisere riktig mengde og typer data som kan analyseres i sanntid for å påvirke forretningsmessige resultater.

Store data inkorporerer alle datatyper, inkludert strukturert data og ustrukturerte data fra e-post, sosiale medier, tekststrømmer og så videre. Denne typen datahåndtering krever at bedrifter utnytter både strukturert og ustrukturert data.