情報技術用語に由来する ビッグ データ の概念は、非常に高速な巨大なデータ ストレージに焦点を当てています。ビッグデータは 、5 V ( Value、Veracity、Variety、 Volume、Velocity) の概念に基づいています。 ビッグデータは、経済において起こり得る問題の解決策であると多くの人が考えています。そして、 グローバリゼーション によって採用された経済モデルにより、仮想拡張の必要性に完全に依存する ジャストインタイムという 用語が交渉の合言葉となり、データストレージ構造の拡張を余儀なくされました。
この点に関して、 IBM によれば、 2008 年までにすでに 2.5 京バイト以上が生成され、中央に保存されている情報の約 90% が過去 2 年間に生成されており、これは企業の参入による事実です。たとえば、モバイルデバイスの普及に加えて、オンライン環境（インターネット）。
ビッグ データと、いわゆるデータ ウェアハウス データ ウェアハウスの違いは、基本的に、後者は時間変動のあるデータ セットに基づいており、ビジネス上の意思決定を支援するオプションがあることです。一方、 ビッグデータは 大量の統合データに基づいており、より高速です。もう1つの違いは、企業から提供されたすべてのデータをソフトウェアでスキャンし、別の機会に使用するために分離するため、使いやすくなります。
ビッグデータの利用は非常に有望であるため、IBM はデータサイエンティストと呼ばれる新しい専門 家 を育成することを目的として、数学、コンピューターサイエンス、統計などの科目を研究し、データを運用できるようになる責任を負うビッグデータ大学を設立しました。システム。
ビッグ データの一部のアプリケーションは、次のようなテクノロジーの一部の分野での使用によって強調されます。テクノロジー企業は、独自の衛星を使用し、駐車スペースの空き状況や、特定のエリアの交通情報さえもリアルタイムで読み取ることができます。たとえば、通りと時間。カナダの病院では、IBM が提案したテクノロジーを使用して未熟児の状況を監視し、医師がより適切なケアを提供し、起こり得る問題を予測できるようになりました。もう 1 つの用途は商業分野です。企業はこのテクノロジーをスーパーマーケットのカートに組み込むことができ、その中に置かれた商品の組み合わせを監視することでユーザーのショッピング体験を制御し、より効果的なものにすることができます。 200万枚の SIMチップの配布により、 ハイチを襲った 地震 の犠牲者の捜索を支援することができました。ビッグデータによってもたらされる他の進歩に加えて、情報の送信と処理、地震データの収集の高速性による プレソルト の発見についても言及できます。
ビッグ データの基本的な機能とパフォーマンスは、画像の読み取りと再レンダリングに加えて、最小限の時間で非常に効率的に多くの変数を同時に操作できることです。
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