Os Desafios do Big Data – Os 4 V’s dos Desafios de Gerenciamento de Big Data

Endereçando e gerenciando os desafios enfrentados no gerenciamento de Big Data é geralmente classificado no contexto dos seguintes 4 V’s que significam:

Volume: Um dispositivo de PC convencional, talvez, tenha uma capacidade de armazenamento embutido de 10 gigabytes em 2000. No entanto, em nossa era high-tech sites de redes sociais como o Facebook consomem cerca de 500 tetra bytes de dados atualizados regularmente. Do mesmo modo, um Boeing 737 pode produzir até 240 tetra bytes de dados de voo, enquanto toma um voo através dos Estados Unidos.

Além disso, o uso crescente de dispositivos Smartphones e os dados que consomem e geram, os sensores que são embutidos nos dispositivos,  geram milhares de milhões de dados novos, constantemente atualizados, que inclui, localização, dados ambientais e até mesmo vídeo. Simplificando, ele refere-se ao processo de consumir enormes porções de dados que são produzidos dentro e fora de uma empresa.

Velocidade: Refere-se à gestão da velocidade em que o Big Data é gerado e é feita para mover através de várias funções de negócios. Também dispõe de algoritmos de alta frequência para a negociações de ações que indicam as mudanças do mercado em microssegundos, as máquinas processam grandes quantidades de trocas de dados.

Variedade: É crucial aqui, para entender que Big Data não indica apenas as datas, strings e números. Ele também indica dados 3D, dados geoespaciais, vídeo, áudio, bem como textos desorganizados que dispõe de meios de comunicações sociais e arquivos de log. Os sistemas de banco de dados convencionais foram dispostos de forma a abordar volumes de dados estruturados menores, atualizações mínimas e formatação de dados constante.

Veracidade: Indica a determinação ou a verificação da autenticidade dos dados que estão sendo processados e gerenciados.

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