Big Data 3 Vs – Conceitos e Modelos

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O termo “dados” não é novo para nós. É uma das coisas primárias ensinadas quando se opta pela Tecnologia da Informação e pelos computadores. Se você se lembrar, os dados são considerados a forma bruta da informação. Embora já exista há uma década, o termo
Big Data
é um zumbido hoje em dia. Como é evidente a partir do termo, cargas e cargas de dados, é Big Data e pode ser processado de diferentes maneiras usando diferentes métodos e ferramentas para obter as informações necessárias. Este artigo fala sobre os conceitos de Big Data, usando os 3 V’s mencionados por Doug Laney, um pioneiro no campo de data warehousing que é considerado ter iniciado o campo de

(Economia da Informação).

Antes de prosseguir, você pode querer ler nossos artigos sobre Noções Básicas de Big Data e Uso de Big Data para entender a essência. Eles podem ser adicionados a este post para mais explicações sobre conceitos de Big Data.

Big Data 3 Vs



Os dados, em sua enorme forma, acumulados através de diferentes meios foram arquivados corretamente em diferentes bancos de dados anteriormente e foram despejados após algum tempo. Quando surgiu o conceito de que quanto mais dados, mais fácil é descobrir – informações diferentes e relevantes – usando as ferramentas certas, as empresas começaram a armazenar dados por períodos mais longos. Isto é como adicionar novos dispositivos de armazenamento ou usar a nuvem para armazenar os dados em qualquer forma que os dados foram obtidos: documentos, planilhas, bancos de dados e HTML, etc. É então arranjado em formatos próprios usando ferramentas capazes de processar enormes pedaços de Dados.

NOTA:
O escopo do Big Data não se limita aos dados que você coleta e armazena em suas instalações e na nuvem. Ele pode incluir dados de outras fontes diferentes, incluindo, entre outros, itens de domínio público.

O modelo 3D do Big Data é baseado nos seguintes V’s:

1. Volume: refere-se à gestão do armazenamento de dados
2. Velocidade: refere-se à velocidade de processamento de dados
3. Variedade: refere-se ao agrupamento de dados de conjuntos de dados diferentes, aparentemente não relacionados

Os parágrafos seguintes explicam a modelagem de Big Data falando sobre cada dimensão (cada V) em detalhes.

A] Volume de Grandes Dados

(2)

De acordo com um whitepaper publicado pelo Meta Group, quando o volume de dados aumenta, partes dos dados começam a parecer desnecessárias. Além disso, afirma que apenas o volume de dados que as empresas pretendem utilizar deve ser conservado. Outros dados podem ser descartados ou se as empresas estão relutantes em deixar de lado dados supostamente não importantes, eles podem ser despejados em dispositivos de computador não utilizados e até mesmo em fitas, para que as empresas não tenham que pagar pelo armazenamento desses dados.

Utilizei dados supostamente pouco importantes porque também eu acredito que os dados de qualquer tipo podem ser exigidos por qualquer empresa no futuro – mais cedo ou mais tarde – e, por conseguinte, têm de ser conservados durante um bom período de tempo antes de se saber que os dados não são, de facto, importantes. Pessoalmente, eu despejo dados mais antigos em discos rígidos de antigamente e às vezes em DVDs. Os principais computadores e armazenamento em nuvem contêm os dados que considero importantes e sei que vou usar. Entre esses dados também, há dados do tipo use-once que podem acabar em um HDD antigo depois de alguns anos. O exemplo acima é apenas para sua compreensão. Ele não vai se encaixar na descrição de Big Data, já que a quantidade é bem menor em comparação com o que as empresas percebem como Big Data.

B
Velocidade em Big Data

A velocidade de processar dados é um fator importante ao falar sobre conceitos de Big Data. Há muitos websites, especialmente comércio eletrônico. O Google já tinha admitido que a velocidade na qual uma carga de página é essencial para melhores classificações. À parte dos rankings, a velocidade também fornece o conforto a usuários enquanto eles fazem compras. O mesmo se aplica a dados que estão sendo processados para outra informação.

Ao falar de velocidade, é essencial saber que ela está além da largura de banda mais alta. Ele combina dados prontamente utilizáveis com diferentes ferramentas de análise. Dados prontamente utilizáveis significam algum trabalho de casa para criar estruturas de dados que são fáceis de processar. A próxima dimensão – Variedade, espalha mais luz sobre isso.

C] Variedade de Big Data

Quando há cargas e cargas de dados, torna-se importante organizá-los de forma que as ferramentas de análise possam facilmente processar os dados. Existem também ferramentas para organizar os dados. Ao armazenar, os dados podem ser desestruturados e de qualquer forma. Cabe a você descobrir qual a relação que tem com outros dados com você. Uma vez que você descubra a relação, você pode pegar as ferramentas apropriadas e converter os dados para o formulário desejado para armazenamento estruturado e ordenado.

Resumo

Em outras palavras, o Modelo 3D do Big Data é baseado em três dimensões: Dados USABLE que você possui; etiquetagem adequada dos dados; e processamento mais rápido. Se essas três dimensões forem cuidadas, seus dados podem ser prontamente processados ou analisados para descobrir o que você quiser.

O acima explica ambos os conceitos e o modelo 3D de Big Data. Os artigos ligados no segundo parágrafo irão provar suporte adicional se você é novo no conceito.

Se você deseja adicionar algo, por favor comente.

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