Como surgiu o Big Data O conceito de Big Data começou a ser trabalhado no início dos anos 2000. Foi quando o analista Doug Laney, enxergando a importância da coleta e armazenamento de dados para análises futuras, determinou os “três Vs” do Big Data. Seriam eles o Volume, a Velocidade e a Variedade.
O termo Big Data nasceu no início da década de 1990, na NASA, para descrever grandes conjuntos de dados complexos que desafiam os limites computacionais tradicionais de captura, processamento, análise e armazenamento informacional.
A história do big data
Embora o conceito de big data em si seja relativamente novo, as origens de grandes conjuntos de dados remontam às décadas de 1960 e 1970, quando o mundo dos dados estava apenas começando, com os primeiros data centers e o desenvolvimento do banco de dados relacional.
Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.
O big data não é apenas uma ferramenta de volume de dados. Ele é, na verdade, um mecanismo estratégico de análise. Isso porque, ao coletar, organizar permitir a interpretação dos dados obtidos, é possível obter insights importantes sobre questões variadas.
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Big Data é o conjunto dos dados dentro dos bancos, já Big Data Analytics é colocar a mão na massa e encontrar os insights sobre tendências do mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas.
Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, como explicamos, diz respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.
O que são os chamados 5 V s do Big Data
São eles: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.
Tudo isso levando em consideração os 7Vs do Big Data (Velocidade, Veracidade, Volume, Valor, Visualização, Variabilidade e Variedade).
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