在2001年時,Gartner用3V定義了大數據,這三個V分別為Variety(多種類)、 Velocity(高速率)、 Volume(數量大)。
多種類代表了非結構與半結構式數據,也就是說像文字、圖像、影音等形態的資料在現在都能夠被分析。而高速率則代表了數據傳送以及更新的頻率變的更快了,這是出於網路速度的提升所達到的,現在甚至有些積極導入工業4.0科技的工廠能夠建立所謂的實時優化器(Real-time Optimizer),實時的優化整個產線的產能。最後Volume則是數據量在現代變得更加龐大的意思。
不過我們認為這個2001年所提出的思考框架,缺少一個必要的元素去完整現在大數據的本質,那就是數據來源的Versatility,多源性。 而這多源性指的就是隨著物聯網技術的成熟與普及,我們得以在各種不同的裝置上追蹤多個數據點,並實時的收集以及分析這些數據,不過不止於物聯網,現在的管理者練就了一身數據驅動的運作模式,而這個特質也導致我們想在各種不同的媒介上增加追蹤方法,以追蹤不同策略的成效。
所以像是網站就會有所謂的Cookie來了解用戶的行為模式,現在更是有業者利用自然語言技術做出了社群媒體的監控系統,來了解潛在消費者對於新產品發佈或是某些新消息的反饋為何。
當你把多種類的數據(Variety)、乘上高速率的數據(Velocity)、再乘上多源的數據(Versatility),那麼最後的總數就會非常巨量,也就是所謂的大數據。
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