About: Big data

An Entity of Type: music genre, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

Big data is a field that treats ways to analyze, systematically extract information from, or otherwise deal with data sets that are too large or complex to be dealt with by traditional data-processing application software. Data with many fields (columns) offer greater statistical power, while data with higher complexity (more attributes or columns) may lead to a higher false discovery rate. Big data analysis challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy, and data source. Big data was originally associated with three key concepts: volume, variety, and velocity. The analysis of big data presents challenges in sampling, and thus previously allowing for only observations and sampling. Therefore,

Property Value
dbo:abstract
  • Velká data (anglicky big data, česky někdy veledata) jsou podle jedné z možných definic soubory dat, jejichž velikost je mimo schopnosti zachycovat, spravovat a zpracovávat data běžně používanými softwarovýmiprostředky v rozumném čase. Často bývá v textech na dané téma používáno i v češtině přímo big data jako pojem označující technickou kategorii, tedy bez překladu. (cs)
  • Dades massives (o Big Data) és el nom que reben els conjunts de dades, els procediments i les aplicacions informàtiques, que, pel seu volum, la seva naturalesa diversa i la velocitat a què han de ser processades, ultrapassen la capacitat dels sistemes informàtics habituals. Aquest processament de dades massives s'utilitza per detectar-hi patrons, podent fer així prediccions vàlides per a la presa de decisions. La disciplina dedicada a les dades massives s'emmarca dins de les tecnologies de la informació i la comunicació. Aquesta disciplina s'ocupa de totes les activitats relacionades amb els sistemes que gestionen grans . Les dificultats més habituals en aquests casos se centren en la captura, l'emmagatzematge, la cerca, la compartició, l'anàlisi, i la seva visualització. La tendència de manipular ingents quantitats de dades es deu a la necessitat, en molts casos, d'incloure aquesta informació per a la creació d'informes estadístics i models predictius emprats en diversos camps, com per exemple de les anàlisis de negoci, publicitat, les dades de malalties infeccioses, l'espionatge i el seguiment de la població o la lluita contra el crim organitzat. El límit superior de la capacitat de processament s'ha anat desplaçant al llarg dels anys. D'aquesta forma els límits que estaven fixats el 2008 rondaven l'ordre de petabytes a zettabytes de dades. Els científics amb certa regularitat troben limitacions a causa de la gran quantitat de dades a analitzar en certes àrees, com ara la meteorologia, la genòmica, les complexes simulacions de processos físics, i les investigacions relacionades amb els processos biològics i ambientals. Les limitacions també afecten els motors de cerca a internet, als sistemes financers i a la informàtica de negocis. El volum del conjunt de dades creix degut, en part, a la introducció d'informació ubiqua procedent dels sensors sense fils i els dispositius mòbils (per exemple les ), del constant creixement dels històrics d'interaccions d'aplicacions (per exemple processos de registre), càmeres digitals (sistemes de teledetecció), micròfons, lectors de ràdio -. La capacitat tecnològica per capita a nivell mundial d'emmagatzemar dades es multiplica aproximadament per dos cada quaranta mesos des dels anys vuitanta. S'estima que durant el 2012, cada dia es van crear a prop de 2,5 trilions de bytes de dades (de l'anglès quintillion, 2.5 × 1018). (ca)
  • Big data is a field that treats ways to analyze, systematically extract information from, or otherwise deal with data sets that are too large or complex to be dealt with by traditional data-processing application software. Data with many fields (columns) offer greater statistical power, while data with higher complexity (more attributes or columns) may lead to a higher false discovery rate. Big data analysis challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy, and data source. Big data was originally associated with three key concepts: volume, variety, and velocity. The analysis of big data presents challenges in sampling, and thus previously allowing for only observations and sampling. Therefore, big data often includes data with sizes that exceed the capacity of traditional software to process within an acceptable time and value. Current usage of the term big data tends to refer to the use of predictive analytics, user behavior analytics, or certain other advanced data analytics methods that extract value from big data, and seldom to a particular size of data set. "There is little doubt that the quantities of data now available are indeed large, but that's not the most relevant characteristic of this new data ecosystem."Analysis of data sets can find new correlations to "spot business trends, prevent diseases, combat crime and so on". Scientists, business executives, medical practitioners, advertising and governments alike regularly meet difficulties with large data-sets in areas including Internet searches, fintech, healthcare analytics, geographic information systems, urban informatics, and business informatics. Scientists encounter limitations in e-Science work, including meteorology, genomics, connectomics, complex physics simulations, biology, and environmental research. The size and number of available data sets have grown rapidly as data is collected by devices such as mobile devices, cheap and numerous information-sensing Internet of things devices, aerial (remote sensing), software logs, cameras, microphones, radio-frequency identification (RFID) readers and wireless sensor networks. The world's technological per-capita capacity to store information has roughly doubled every 40 months since the 1980s; as of 2012, every day 2.5 exabytes (2.5×260 bytes) of data are generated. Based on an IDC report prediction, the global data volume was predicted to grow exponentially from 4.4 zettabytes to 44 zettabytes between 2013 and 2020. By 2025, IDC predicts there will be 163 zettabytes of data. One question for large enterprises is determining who should own big-data initiatives that affect the entire organization. Relational database management systems and desktop statistical software packages used to visualize data often have difficulty processing and analyzing big data. The processing and analysis of big data may require "massively parallel software running on tens, hundreds, or even thousands of servers". What qualifies as "big data" varies depending on the capabilities of those analyzing it and their tools. Furthermore, expanding capabilities make big data a moving target. "For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration." (en)
  • Ο όρος Μεγάλα δεδομένα ή Μεγα-δεδομένα (αγγλικά: Big data) χρησιμοποιείται για να περιγράψει σύνολα δεδομένων τόσο μεγάλα ή σύνθετα που ξεφεύγουν από τις δυνατότητες καταγραφής, αποθήκευσης και ανάλυσης των παραδοσιακών τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων. Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε μη δομημένα, ημι-δομημένα και δομημένα δεδομένα, κυρίως όμως εστιάζουν στα μη δομημένα δεδομένα Τα μεγάλα δεδομένα προέρχονται από την κυκλοφορία δεδομένων στον ιστό, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, το περιεχόμενο των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, αλλά και τα αυτόματα παραγόμενα στοιχεία δεδομένων από αισθητήρες. Οι οργανισμοί συλλέγουν και αναλύουν μεγάλα δεδομένα με στόχο να βελτιώσουν τις διαδικασίες τους, αλλά και τις αποφάσεις που λαμβάνουν. Ο όρος μεγάλα δεδομένα αναφέρεται επίσης στο πεδίο της επιστήμης της πληροφορικής που ασχολείται με θέματα που αφορούν στα μεγάλα δεδομένα. (el)
  • Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘, deutsch auch Massendaten) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung und bezeichnet Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. „Big Data“ wird häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Dabei unterliegt der Begriff als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden. (de)
  • En statistiko kaj informadiko, la termino amaso da datumoj aŭ amaso da datenoj (angle big data) indikas kolekton da infomaj datumoj, kiuj estas karakterizataj per tri fundamentaj konceptoj: amplekso, rapideco kaj diverseco. Pro siaj karakterizaĵoj, tiuj kolektoj da datumoj necesas altnivelajn statistikajn kaj komputilajn metodojn kaj analizajn teĥnologiojn por ekstrakti valoron aŭ scion. En la datuma scienco, la termino estas uzata por indiki la kapablon analizi, eltiri informojn, kaj rilati grandegan kvanton da heterogenaj (kaj strukturitaj kaj senstrukturaj) datumoj; la analizo celas malkovri la korelacion inter malsamaj (pasintajn aŭ estantajn) fenomenoj, kaj antaŭdiri la estontajn. Grandegaj datumoj povas esti uzataj por diversaj celoj, inkluzive mezuri la agadon kaj la rendimenton de organizo, aŭ analizi komercan procezon. (eo)
  • Los macrodatos,​ también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o big data (terminología en idioma inglés utilizada comúnmente) es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Los datos son la reproducción simbólica de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa; según la RAE «Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho».​ Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren un software especializado. En textos científicos en español, con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data, tal como aparece en el ensayo de La revolución de los datos masivos.​​ El uso moderno del término "big data" tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estos grandes volúmenes de datos se centran en la recolección y el almacenamiento de los mismos,​ en las búsquedas, las comparticiones, y los análisis,​ y en las visualizaciones y representaciones. La tendencia a manipular enormes volúmenes de datos se debe en muchos casos a la necesidad de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis sobre negocios, sobre publicidad, sobre enfermedades infecciosas, sobre el espionaje y el seguimiento a la población, o sobre la lucha contra el crimen organizado.​ El límite superior de procesamiento ha ido creciendo a lo largo de los años.​ Se estima que el mundo almacenó unos 5 zettabytes en 2014. Si se pone esta información en libros, convirtiendo las imágenes y todo eso a su equivalente en letras, se podría hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol.​ Los científicos con cierta regularidad encuentran límites en el análisis debido a la gran cantidad de datos en ciertas áreas, tales como la meteorología, la genómica,​ la (una aproximación al estudio del cerebro; en inglés:Connectomics; en francés: Conectomique), las complejas simulaciones de procesos físicos​ y las investigaciones relacionadas con los procesos biológicos y ambientales.​ Las limitaciones también afectan a los motores de búsqueda en internet, a los sistemas de finanzas y a la informática de negocios. Los data sets crecen en volumen debido en parte a la recolección masiva de información procedente de los sensores inalámbricos y los dispositivos móviles (por ejemplo las VANET), el constante crecimiento de los históricos de aplicaciones (por ejemplo de los registros), las cámaras (sistemas de teledetección), los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia.​​ La capacidad tecnológica per cápita a nivel mundial para almacenar datos se dobla aproximadamente cada cuarenta meses desde los años 1980.​ Se estima que en 2012 cada día fueron creados cerca de 2.5 trillones de bytes de datos.​ Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software utilizados para visualizar datos, a menudo tienen dificultades para manejar big data. Este trabajo puede requerir "un software masivamente paralelo que se ejecute en decenas, cientos o incluso miles de servidores".​ Lo que califica como "big data" varía según las capacidades de los usuarios y sus herramientas, y las capacidades de expansión hacen que big data sea un objetivo en movimiento. "Para algunas organizaciones, enfrentar cientos de gigabytes de datos por primera vez puede provocar la necesidad de reconsiderar las opciones de administración de datos. Para otros, puede tomar decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración importante".​ (es)
  • Datu handiak edo datu masiboak (ingelesez: Big data) prozesatzeko oso multzo handia osatzen duten datuak dira, konplexutasun handikoak; ohiko informatika-sistementzat zaila izaten da horrelako datuak prozesatzea. Bere , tratamendu, eskuratze, partekatze eta babeste erronka handiak dira. Gehienetan, egiteko erabiltzen dituzte Interneteko bilakaeran, finantzetan, meteorologian, genetikan eta beste hainbat arlotan. 1980ko hamarkadatik aurrera, 40 hilabetero munduan informazioa pilatzeko gaitasuna bikoiztu egin da; 2012. urtean, egunero 2,5 exabyte (2,5×1018) datu sortzen zen. Datu masiboen bolumena etengabe hazten da. Termino hau 1990. hamarkadatik aurrera erabili da eta, batzuek, John Mashey zientzilariari eman diote hedatzearen ospea. 2012an bere tamaina hamabi terabyte eta hainbat petabyte artekoa zela balioztatu zen datu multzo bakar batean. metodologiak definizio hau ematen du Datu handientzat: " erlazionaturiko gaiak ikertzen ditu, permutazio erabilgarrien, konplexutasunen eta erregistro indibidualak ezabatzeko zailtasunen terminoetan". 2001ean, kongresu eta erlazionatutako aurkezpenetan oinarritzen zen ikerketa txosten batean, META Group (orain Gartner) enpresak datuen hazkuntza konstantea bolumena, abiadura eta aniztasuna ikertzeko aukera eta erronka bezala definitzen zuen. Gartner enpresak datu masiboak erreferentzia bezala erabiltzen jarraitzen du. Gainera, datu masiboen merkatuko hornitzaile handiek datu kantitate horien prozesatzeari buruzko eskaera kritikoenei erantzuteko irtenbideak garatzen dituzte, hala nola, MapR eta Cloudera. 2016ko definizio batek terminoa horrela definitzen du: “Datu handiek balioan eraldatzeko teknologia espezifiko eta metodo analitikoak beharrezkoak dituen bolumen, abiadura eta aniztasun handiagatik bereizitako informazio aktiboa adierazten dute”. Gainera, erakunde batzuek beste V bat gehitzen dute, alegia, deskribatzeko egiazkotasuna (gaztelaniaz Veracidad para describir), industriaren autoritate batzuek zalantzan jartzen duten errebisionismoa dena. (eu)
  • Mégadonnées Cet article sur l'informatique doit être recyclé (novembre 2020). Une réorganisation et une clarification du contenu paraissent nécessaires. , discutez des points à améliorer ou précisez les sections à recycler en utilisant {{section à recycler}}.( Cet article possède un paronyme, voir Bigdatha. ) Le big data /ˌbɪɡ ˈdeɪtə/ (litt. « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour générer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde. Le volume colossal de données numériques disponibles, implique de mettre en oeuvre de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Le traitement des big data permet de nouvelles possibilités d'exploration de l'information et des données, celles-ci proviennent de nombreuses sources numériques: les réseaux sociaux, les médias, l'OpenData, le Web, des bases de données privées, publiques à caractère commercial ou scientifique. Cela permet des recoupements et des analyses prédictives dans de nombreux domaines: scientifique, santé, économique, commercial... La multiplicité des applications a été comprise et développée par les plus gros acteurs du secteur des technologies de l'information. Divers experts, grandes institutions (comme le MIT aux États-Unis, le Collège de France en Europe), administrations et spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages considèrent le phénomène big data comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement, qui pourrait notamment conduire à l'Intelligence artificielle en étant exploré par des réseaux de neurones artificiels autoapprenants. (fr)
  • In statistica e informatica, la locuzione inglese big data ("grandi [masse di] dati", o in italiano megadati) indica genericamente una raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della scienza dei dati) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di elaborazione), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio correlazioni) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di un'organizzazione nonché di un processo aziendale. (it)
  • Mahadata, data raya, atau data bandang (bahasa Inggris: big data) adalah istilah umum untuk segala himpunan data dalam jumlah yang sangat besar, rumit, dan tak terstruktur sehingga menjadikannya sukar ditangani apabila hanya menggunakan perkakas manajemen pangkalan data biasa atau aplikasi pengolah data tradisional belaka. Mahadata juga dapat diartikan sebagai pertumbuhan data dan informasi yang eksponensial dengan kecepatan dalam pertambahannya dan memiliki data yang beragam sehingga menyebabkan tantangan baru dalam pengolahan sejumlah data besar yang heterogen dan mengetahui bagaimana cara memahami semua data tersebut. Mahadata dapat diterapkan di semua aspek yang ada misalnya pada bidang bisnis, kesehatan, pariwisata, pemerintahan, kejahatan, dan lainnya. Dengan menggunakan alat untuk pengambilan ataupun pengolahan datanya misalnya dengan menggunakan perangkat lunak Gephi, Python, Netlytics, NiFi, dan Tableau. Dengan memahami bahwa mahadata itu penting, maka suatu organisasi akan dengan mudah mengolah dan menganalisis sekumpulan data atau suatu permasalahan yang sedang dihadapi baik dari internal maupun eskternal organisasinya. Organisasi tersebut dapat menghemat biaya, mengehamat waktu, dan menciptakan sebuah keputusan yang tepat. (in)
  • ビッグデータ (英: big data)とは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す。一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセットを作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管、検索、共有、転送、解析、可視化等多岐にわたる。これら課題を克服しビッグデータの傾向をつかむことで「ビジネスに使える発見、疾病予防、犯罪防止、リアルタイムの道路交通状況判断」に繋がる可能性がある。 用語自体はデータマイニングで一般的に使われてきたが、2010年代に入ってある種のトレンドを示すキーワードとして、新聞・雑誌などでも広く取り上げられるようになってきた。分散型データセンター、データウェアハウス、クラウドベースのストレージは、今日の一般的な側面である。 (ja)
  • 빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 즉, 데이터 베이스 등 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어(data-processing application software)로는 수집 · 저장 · 분석 · 처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 의미한다. 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케한다. 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석이 가능해 과거에는 불가능했던 기술을 실현시키기도 한다. 이와 같이 빅 데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있다. 하지만 빅데이터의 문제점은 바로 사생활 침해와 보안 측면에 자리하고 있다. 빅데이터는 수많은 개인들의 수많은 정보의 집합이다. 그렇기에 빅데이터를 수집, 분석할 때에 개인들의 사적인 정보까지 수집하여 관리하는 빅브라더의 모습이 될 수도 있는 것이다. 그리고 그렇게 모은 데이터가 보안 문제로 유출된다면, 이 역시 거의 모든 사람들의 정보가 유출되는 것이기에 큰 문제가 될 수 있다. 세계 경제 포럼은 2012년 떠오르는 10대 기술 중 그 첫 번째를 빅 데이터 기술로 선정 했으며 대한민국 지식경제부 R&D 전략기획단은 IT 10대 핵심기술 가운데 하나로 빅 데이터를 선정 하기도 했다. (ko)
  • Big data of massadata zijn gegevensverzamelingen (datasets) die te groot en te weinig gestructureerd zijn om met reguliere databasemanagementsystemen te worden onderhouden. De gegevens hebben een direct of indirect verband met privégegevens van personen.Big data spelen een steeds grotere rol. De hoeveelheid data die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Dit komt doordat consumenten bij sociale media in toenemende mate data opslaan in de vorm van bestanden, foto's en films (bijvoorbeeld op Facebook of YouTube, waar Facebook ook de door de gebruikers gewiste data bewaart) en organisaties, overheden en bedrijven steeds meer data over burgers produceren en opslaan, en doordat apparaten zelf data verzamelen, opslaan en uitwisselen (het zogenaamde internet der dingen). Hierdoor is er steeds meer sensordata beschikbaar. Niet alleen de opslag van deze hoeveelheden is een uitdaging, maar ook het analyseren ervan. Deze data bevatten namelijk informatie voor doeleinden zoals marketing, wetenschappelijk onderzoek, of preventief onderhoud. (nl)
  • Big data – termin odnoszący się do dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale jednocześnie wartościowa, ponieważ może prowadzić do zdobycia nowej wiedzy. Pojęcie dużego zbioru danych jest względne i oznacza sytuację, gdy zbioru nie da się przetwarzać przy użyciu trywialnych, powszechnie dostępnych metod. W zależności od branży i stopnia złożoności algorytmu może to oznaczać rozmiar terabajtów lub petabajtów (np. analiza zderzeń cząstek elementarnych w fizyce wysokich energii), jednak w innych zastosowaniach będą to już megabajty bądź gigabajty (np. porównywanie telefonicznych w telekomunikacji). Big data ma zastosowanie wszędzie tam, gdzie dużej ilości danych cyfrowych towarzyszy potrzeba zdobywania nowych informacji lub wiedzy. Szczególne znaczenie odgrywa wzrost dostępności Internetu oraz usług świadczonych drogą elektroniczną, które w naturalny sposób są przystosowane do wykorzystywania baz danych. Wykorzystanie do analiz dużych zbiorów danych oznacza jednocześnie, że nie trzeba ograniczać się do mniejszych zbiorów określanych za pomocą różnych sposobów doboru próby, co eliminuje związane z tym błędy. (pl)
  • Big data (macrodados, megadados, ou grandes dados em português) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. O termo big data surgiu em 1997. e seu uso foi utilizado para nomear essa quantidade cada vez mais crescente e não estruturada de dados sendo gerados a cada segundo. Ao longo das últimas décadas, a quantidade de dados gerados tem crescido de forma exponencial. O surgimento da Internet aumentou de forma abrupta a quantidade de dados produzidos, e a popularização da Internet das coisas fez sairmos da era do terabyte para o petabyte. Em 2015, entramos na era do zetabyte, e atualmente geramos mais de 2,5 quintilhões de bytes diariamente, por fazer parte das relações econômicas e sociais representou uma evolução nos sistemas de negócio e na ciência. As ferramentas de uso são de grande importância na definição de estratégias de marketing, além de aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões mais inteligentes. A essência do conceito está em gerar valor para negócios. No que tange à ciência, o surgimento do big data representou a criação de um novo paradigma (4° paradigma), sendo concebido um novo método de avançar as fronteiras do conhecimento, por meio de novas tecnologias para coletar, manipular, analisar e exibir dados, construindo valor agregado com as análises geradas (pt)
  • Больши́е да́нные (англ. big data, [ˈbɪɡ ˈdeɪtə]) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence. В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий. В качестве определяющих характеристик для больших данных традиционно выделяют «три V»: объём (англ. volume, в смысле величины физического объёма), скорость (velocity в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов), многообразие (variety, в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных); в дальнейшем возникли различные вариации и интерпретации этого признака. С точки зрения информационных технологий, в совокупность подходов и инструментов изначально включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, системами управления базами данных категории NoSQL, алгоритмами MapReduce и реализующими их программными каркасами и библиотеками проекта Hadoop. В дальнейшем к серии технологий больших данных стали относить разнообразные информационно-технологические решения, в той или иной степени обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных. (ru)
  • Big data utgörs av digitalt lagrad information av sådan storlek (vanligen terabyte och petabyte), att det är svårt att bearbeta den med traditionella databasmetoder. Big data innefattar tekniker för very large databases (VLDB), datalager (data warehouse) och informationsutvinning (data mining). Termen big data fick sitt genomslag under 2009. Ingen svensk översättning har blivit etablerad, men stora datamängder har använts. Stora datamängder skapas bland annat inom meteorologi, bioinformatik, genomik, fysik, miljöforskning, handel, avancerade simuleringar, försvaret och vid kommunikationstjänster med många användare, som mobiltelefoni, webbtjänster som Youtube, Flickr, Twitter, Facebook och Google. I många fall skapas datamängderna kontinuerligt (i realtid) och måste även analyseras i realtid. Framväxten av dessa stora datamängder beror på möjligheten att samla in (bland annat via Internet och digitalkameror) och lagra information (på hårddiskar), och svårigheten att hantera dem beror på att den traditionella tekniken för databaser inte har utvecklats lika fort. Två slag av angreppssätt för big data har varit NoSQL-databaser (som programvaran MongoDB) och ramverket (som bland annat implementeras med programvaran ). (sv)
  • 大數據(英語:Big data,台湾稱作巨量資料),指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理的大或複雜的數據集的術語。 大數據也可以定義為来自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言,大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法;它只是觀察和追踪發生的事情。因此,大數據通常包含的數據大小超出傳統軟件在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步,發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求,大數據分析在現代研究中越來越突出。 (zh)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 27051151 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 124420 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1058076183 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:date
  • November 2018 (en)
dbp:reason
  • www.forbes.com/sites by contributors rather than staff are blogs, not reliable sources for facts. (en)
dbp:wikiPageUsesTemplate
dct:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • Velká data (anglicky big data, česky někdy veledata) jsou podle jedné z možných definic soubory dat, jejichž velikost je mimo schopnosti zachycovat, spravovat a zpracovávat data běžně používanými softwarovýmiprostředky v rozumném čase. Často bývá v textech na dané téma používáno i v češtině přímo big data jako pojem označující technickou kategorii, tedy bez překladu. (cs)
  • ビッグデータ (英: big data)とは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す。一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセットを作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管、検索、共有、転送、解析、可視化等多岐にわたる。これら課題を克服しビッグデータの傾向をつかむことで「ビジネスに使える発見、疾病予防、犯罪防止、リアルタイムの道路交通状況判断」に繋がる可能性がある。 用語自体はデータマイニングで一般的に使われてきたが、2010年代に入ってある種のトレンドを示すキーワードとして、新聞・雑誌などでも広く取り上げられるようになってきた。分散型データセンター、データウェアハウス、クラウドベースのストレージは、今日の一般的な側面である。 (ja)
  • 大數據(英語:Big data,台湾稱作巨量資料),指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理的大或複雜的數據集的術語。 大數據也可以定義為来自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言,大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法;它只是觀察和追踪發生的事情。因此,大數據通常包含的數據大小超出傳統軟件在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步,發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求,大數據分析在現代研究中越來越突出。 (zh)
  • Dades massives (o Big Data) és el nom que reben els conjunts de dades, els procediments i les aplicacions informàtiques, que, pel seu volum, la seva naturalesa diversa i la velocitat a què han de ser processades, ultrapassen la capacitat dels sistemes informàtics habituals. Aquest processament de dades massives s'utilitza per detectar-hi patrons, podent fer així prediccions vàlides per a la presa de decisions. (ca)
  • Ο όρος Μεγάλα δεδομένα ή Μεγα-δεδομένα (αγγλικά: Big data) χρησιμοποιείται για να περιγράψει σύνολα δεδομένων τόσο μεγάλα ή σύνθετα που ξεφεύγουν από τις δυνατότητες καταγραφής, αποθήκευσης και ανάλυσης των παραδοσιακών τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων. Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε μη δομημένα, ημι-δομημένα και δομημένα δεδομένα, κυρίως όμως εστιάζουν στα μη δομημένα δεδομένα Ο όρος μεγάλα δεδομένα αναφέρεται επίσης στο πεδίο της επιστήμης της πληροφορικής που ασχολείται με θέματα που αφορούν στα μεγάλα δεδομένα. (el)
  • Big data is a field that treats ways to analyze, systematically extract information from, or otherwise deal with data sets that are too large or complex to be dealt with by traditional data-processing application software. Data with many fields (columns) offer greater statistical power, while data with higher complexity (more attributes or columns) may lead to a higher false discovery rate. Big data analysis challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy, and data source. Big data was originally associated with three key concepts: volume, variety, and velocity. The analysis of big data presents challenges in sampling, and thus previously allowing for only observations and sampling. Therefore, (en)
  • Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘, deutsch auch Massendaten) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der Datafizierung und bezeichnet Datenmengen, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. (de)
  • En statistiko kaj informadiko, la termino amaso da datumoj aŭ amaso da datenoj (angle big data) indikas kolekton da infomaj datumoj, kiuj estas karakterizataj per tri fundamentaj konceptoj: amplekso, rapideco kaj diverseco. Pro siaj karakterizaĵoj, tiuj kolektoj da datumoj necesas altnivelajn statistikajn kaj komputilajn metodojn kaj analizajn teĥnologiojn por ekstrakti valoron aŭ scion. En la datuma scienco, la termino estas uzata por indiki la kapablon analizi, eltiri informojn, kaj rilati grandegan kvanton da heterogenaj (kaj strukturitaj kaj senstrukturaj) datumoj; la analizo celas malkovri la korelacion inter malsamaj (pasintajn aŭ estantajn) fenomenoj, kaj antaŭdiri la estontajn. Grandegaj datumoj povas esti uzataj por diversaj celoj, inkluzive mezuri la agadon kaj la rendimenton de (eo)
  • Los macrodatos,​ también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o big data (terminología en idioma inglés utilizada comúnmente) es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Los datos son la reproducción simbólica de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa; según la RAE «Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho».​ Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren un software especializado. En textos científicos en español, con frecuencia se usa di (es)
  • Datu handiak edo datu masiboak (ingelesez: Big data) prozesatzeko oso multzo handia osatzen duten datuak dira, konplexutasun handikoak; ohiko informatika-sistementzat zaila izaten da horrelako datuak prozesatzea. Bere , tratamendu, eskuratze, partekatze eta babeste erronka handiak dira. Gehienetan, egiteko erabiltzen dituzte Interneteko bilakaeran, finantzetan, meteorologian, genetikan eta beste hainbat arlotan. (eu)
  • Mégadonnées Cet article sur l'informatique doit être recyclé (novembre 2020). Une réorganisation et une clarification du contenu paraissent nécessaires. , discutez des points à améliorer ou précisez les sections à recycler en utilisant {{section à recycler}}.( Cet article possède un paronyme, voir Bigdatha. ) (fr)
  • Mahadata, data raya, atau data bandang (bahasa Inggris: big data) adalah istilah umum untuk segala himpunan data dalam jumlah yang sangat besar, rumit, dan tak terstruktur sehingga menjadikannya sukar ditangani apabila hanya menggunakan perkakas manajemen pangkalan data biasa atau aplikasi pengolah data tradisional belaka. Mahadata juga dapat diartikan sebagai pertumbuhan data dan informasi yang eksponensial dengan kecepatan dalam pertambahannya dan memiliki data yang beragam sehingga menyebabkan tantangan baru dalam pengolahan sejumlah data besar yang heterogen dan mengetahui bagaimana cara memahami semua data tersebut. (in)
  • In statistica e informatica, la locuzione inglese big data ("grandi [masse di] dati", o in italiano megadati) indica genericamente una raccolta di dati informativi così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della scienza dei dati) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di elaborazione), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio correlazioni) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di (it)
  • 빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. 즉, 데이터 베이스 등 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어(data-processing application software)로는 수집 · 저장 · 분석 · 처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 의미한다. 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케한다. 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석이 가능해 과거에는 불가능했던 기술을 실현시키기도 한다. 이와 같이 빅 데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있다. (ko)
  • Big data of massadata zijn gegevensverzamelingen (datasets) die te groot en te weinig gestructureerd zijn om met reguliere databasemanagementsystemen te worden onderhouden. De gegevens hebben een direct of indirect verband met privégegevens van personen.Big data spelen een steeds grotere rol. De hoeveelheid data die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Dit komt doordat consumenten bij sociale media in toenemende mate data opslaan in de vorm van bestanden, foto's en films (bijvoorbeeld op Facebook of YouTube, waar Facebook ook de door de gebruikers gewiste data bewaart) en organisaties, overheden en bedrijven steeds meer data over burgers produceren en opslaan, en doordat apparaten zelf data verzamelen, opslaan en uitwisselen (het zogenaamde internet der dingen). Hierdoor is er steeds mee (nl)
  • Big data – termin odnoszący się do dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale jednocześnie wartościowa, ponieważ może prowadzić do zdobycia nowej wiedzy. (pl)
  • Big data (macrodados, megadados, ou grandes dados em português) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. O termo big data surgiu em 1997. e seu uso foi utilizado para nomear essa quantidade cada vez mais crescente e não estruturada de dados sendo gerados a cada segundo. Ao longo das últimas décadas, a quantidade de dados gerados tem crescido de forma exponencial. O surgimento da Internet aumentou de forma abrupta a quantidade de dados produzidos, e a popularização da Internet das coisas fez sairmos da era do terabyte para o petabyte. Em 2015, entramos na era do zetabyte, e atualmente geramos mais de 2,5 quintilhões de bytes diariamente, por fazer parte das rel (pt)
  • Больши́е да́нные (англ. big data, [ˈbɪɡ ˈdeɪtə]) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence. (ru)
  • Big data utgörs av digitalt lagrad information av sådan storlek (vanligen terabyte och petabyte), att det är svårt att bearbeta den med traditionella databasmetoder. Big data innefattar tekniker för very large databases (VLDB), datalager (data warehouse) och informationsutvinning (data mining). Termen big data fick sitt genomslag under 2009. Ingen svensk översättning har blivit etablerad, men stora datamängder har använts. (sv)
rdfs:label
  • Big data (en)
  • بيانات ضخمة (ar)
  • Dades massives (ca)
  • Velká data (cs)
  • Big Data (de)
  • Μεγάλα δεδομένα (el)
  • Amaso da datumoj (eo)
  • Macrodatos (es)
  • Datu handiak (eu)
  • Mahadata (in)
  • Big data (fr)
  • Big data (it)
  • 빅 데이터 (ko)
  • ビッグデータ (ja)
  • Big data (pl)
  • Big data (nl)
  • Большие данные (ru)
  • Big data (pt)
  • Big data (sv)
  • Великі дані (uk)
  • 大數據 (zh)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:academicDiscipline of
is dbo:genre of
is dbo:industry of
is dbo:knownFor of
is dbo:product of
is dbo:service of
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is dbp:field of
is dbp:fields of
is dbp:focus of
is dbp:genre of
is dbp:industry of
is dbp:knownFor of
is dbp:products of
is dbp:purpose of
is dbp:services of
is dbp:subDiscipline of
is rdfs:seeAlso of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License