왜 빅 데이터가 미래의 스마트 도시 건설의 핵심이냐?

(1) 데이터 양

큰 데이터 개념의 데이터 양은 다양한 데이터 소스에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 나타냅니다. 스마트 시티의 틀 아래에서 멀티미디어/소셜 미디어 및 기타 유형의 네트워크는 데이터 생성 측면에서 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

자동차, 기차, 발전소 등과 같은 현대 산업 제품도 있습니다. 지능이 향상됨에 따라 점점 더 많은 센서가 장착되어 있으며, 이러한 센서들은 점점 더 많은 데이터를 계속 수집하고 있습니다. 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 데이터 수집 및 데이터 분석에 새로운 과제가 대두되고 있습니다.

(2) 데이터 속도

큰 데이터 개념의 속도는 데이터가 생성되고 전송되는 속도를 나타냅니다. 스마트 시티의 틀 아래에서 데이터의 양과 데이터 소스의 증가와 데이터 유형의 변화로 인해 데이터의 내용도 끊임없이 변화하고 있습니다. 특정 데이터 저장소의 경우 데이터 생성 및 전송 속도에 따라 데이터 컨텐츠 변경 속도가 결정됩니다. 데이터 사용자는 종종 더 빠른 데이터 생성 및 전송 속도를 가지고 있어 자신이 관심 있는 실시간 정보를 이해할 수 있습니다. 따라서 큰 데이터의 속도 특성은 데이터 처리 방법 및 알고리즘에 대해 더 높은 요구 사항을 제시합니다.

(3) 데이터 다양성

빅 데이터 개념의 데이터 다양성은 비디오 데이터, 오디오 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 데이터 로그 등과 같은 데이터 유형의 다양성을 나타냅니다. 데이터 유형의 다양성은 휴대폰, 비디오 레코더, 센서, 소셜 플랫폼 등과 같은 데이터 소스의 다양성과 밀접한 관련이 있습니다. 기존의 구조화된 데이터 (예: 재무 데이터, 선물 거래 기록, 인력 정보 등) 에 비해 스마트 시티의 프레임워크 아래 빅 데이터 개념의 데이터에는 고정 데이터 형식이 없는 복잡한 비정형 데이터가 많이 포함되어 있습니다. 데이터 속도와 마찬가지로 대용량 데이터의 다양성도 데이터 처리 방법 및 알고리즘의 발전과 최적화를 촉진합니다.

(4) 데이터 가치

빅 데이터 개념의 데이터 가치는 빅 데이터에 유용한 정보가 포함되어 있어 해당 결정에 유용한 참조를 제공할 수 있음을 의미합니다. 데이터 가치를 실현하려면 큰 데이터 분석이 필요합니다. 이는 큰 데이터에서 귀중한 데이터 정보를 추출하는 프로세스입니다. 데이터 가치 평가는 데이터 사용자가 필요로 하는 정보를 생성할 수 있기 때문에 스마트 시티의 프레임워크 하에서 모든 대용량 데이터 기반 응용 프로그램의 가장 중요한 특징입니다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가, 데이터 가치 평가)

(5) 데이터 정확도

큰 데이터 개념의 데이터 정확도는 큰 데이터에 포함된 정보의 무결성과 정확성을 나타냅니다. 데이터 정확도는 큰 데이터의 품질과 신뢰성에 대한 설명입니다. 모든 정보 관리 관행의 핵심 내용은 데이터 품질, 데이터 제어, 메타데이터 관리, 데이터 기밀성 및 합법성에 대한 요구 사항입니다. 정확한 원시 데이터는 정확한 데이터 정보를 분석하고 마이닝하여 해당 의사 결정에 대한 보다 정확한 참조를 제공하는 데 도움이 됩니다.