Description

Post 1:- The big data by Gartner Group illustrate three significant concepts of volume, velocity, and variety. The former demonstrates the size of records that systems manage, and such components generate voluminous information which emerges from sensors, scanners, and data tools (Elmasri & Navathe, 2016). The rapid growth of the internet of things (IoT) has led to the increment of devices that interconnect and promote continuous data generation. Other revolutions that have led to the increased volume of facts entail remote sensing capabilities, environmental surveillance tools, automatic sensors on roads and vehicles (Elmasri & Navathe, 2016). Healthcare facilities have also adopted this innovation to enhance the monitoring of patients and promote tighter controls.

Velocity in big data is a critical characteristic that incorporates data frequencies disruptive in traditional databanks. This phenomenon indicates the speed at which data creation, accumulation, ingestion, and processing occur.  High velocity attributes to the speed of transactions which accumulates to billions of exchanges (Elmasri & Navathe, 2016). As a result, fraud detection becomes a challenge as one has to go through various records to recognize malicious activities.

Variety is another critical facet in big data, which illustrates data sources. The rapid rise in big data has resulted in the emergence of multiple origins of records, including the internet, which supports social media, research data from industrial reports, location details like geospatial facts, images such as medical scanning, supply chain, and emails’ data (Elmasri & Navathe, 2016). Other sources of records incorporate videos. Distinct components provide documents in big data. 

Post 2:-  Big data refers to a collection of huge data sets that normal computing techniques cannot process. The term not only refers to the data, but also to the various frameworks, tools, and techniques involved. Technological advancement and the advent of new channels of communication (like social networking) and new, stronger devices have presented a challenge to industry players in the sense that they must find other ways to handle the data. With the development and increase of apps and social media and people and businesses moving online, there’s been a huge increase in data. If we look at only social media platforms, they interest and attract over a million users daily, scaling up data more than ever before. The next question is how exactly this huge amount of data is handled and how is it processed and stored. This is where Big Data comes into play (Elmasri & Navathe, 2016). 

Three Vs of big data: 

Volume: The huge amounts of data being stored. While traditional data is measured in familiar sizes like megabytes, gigabytes and terabytes, big data is stored in petabytes and zettabytes.

Velocity: The lightning speed at which data streams must be processed and analyzed. Real-time processing allows decision makers to act quickly, giving them a leg up on the competition.

  • Variety: The different sources and forms from which data is collected, such as numbers, text, video, images, audio, and text. Roughly 80 to 90 percent of all big data is unstructured, meaning it does not fit easily into a straightforward, traditional model. Everything from emails and videos to scientific and meteorological data can constitute a big data stream, each with their own unique attributes (Elmasri & Navathe, 2016).