In addition, Oracle offers the idea

In addition, Oracle offers the idea that big data often has low value density. That is, most of the data in its originally received form may be of low value. Analytical processing may be required in order to transform the data into usable form or derive the usable portion. For example, it may be impossible to derive much business value from the logs of a website prior to “sessionization.” That is, the logs must first be organized into segments, each of which describes the actions of one user making one website visit. Only after sessionization can the user behavior be analyzed for patterns meaningful for many types of business decision making. Note that “low value density” does not mean “low value.” The opposite is true: you may have to analyze a lot of data to find what you want, but you do it because there is very high value to be found. Taken together, these four characteristics—volume, variety, velocity and low value density— are viewed by Oracle as the defining characteristics of big data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้ สิ้นสุดความคิดที่ว่า ข้อมูลขนาดใหญ่มักมีมูลค่าต่ำความหนาแน่น นั่นคือ ข้อมูลในรูปแบบเดิมที่ได้รับมากอาจจะค่าต่ำ ประมวลผลการวิเคราะห์อาจจะต้องแปลงข้อมูลลงในแบบฟอร์มที่ใช้งาน หรือส่วนใช้สืบทอดมา ตัวอย่างเช่น อาจจะไม่ได้มากคุณค่าทางธุรกิจจากบันทึกของเว็บไซต์ก่อน "sessionization" นั่นคือ บันทึกต้องแรกแบ่งเซ็กเมนต์ ซึ่งอธิบายถึงการกระทำของผู้ใช้หนึ่งคนทำแวะไปที่เว็บไซต์หนึ่งอย่าง หลังจาก sessionization สามารถการทำงานของผู้ใช้วิเคราะห์หารูปแบบที่มีความหมายสำหรับหลายชนิดของการตัดสินใจทางธุรกิจ หมาย เหตุที่ "ความหนาแน่นต่ำค่า" "ค่าต่ำ" ตรงข้ามเป็นความจริง: คุณอาจต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาสิ่งที่คุณต้องการ แต่คุณทำได้เนื่องจากมีค่าสูงมากที่จะพบ นำมารวมกัน ลักษณะเหล่านี้สี่ — เสียง หลากหลาย ความเร็ว และความหนาแน่นต่ำค่า — ดู โดย Oracle เป็นการกำหนดลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้ออราเคิลมีความคิดที่ว่าข้อมูลขนาดใหญ่มักจะมีความหนาแน่นของมูลค่าต่ำ นั่นคือที่สุดของข้อมูลในรูปแบบที่ได้รับเดิมของมันอาจจะมีค่าต่ำ ประมวลผลการวิเคราะห์อาจจำเป็นต้องใช้ในการสั่งซื้อในการแปลงข้อมูลลงในแบบฟอร์มการใช้งานหรือได้รับมาส่วนที่สามารถใช้งานได้ ยกตัวอย่างเช่นมันอาจจะเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับมูลค่าทางธุรกิจมากจากบันทึกของเว็บไซต์ก่อนที่จะ "sessionization." นั่นคือบันทึกก่อนอื่นจะต้องจัดเป็นกลุ่มซึ่งแต่ละอธิบายการกระทำของผู้ใช้คนหนึ่งทำให้การเข้าชมเว็บไซต์ แต่หลังจาก sessionization สามารถพฤติกรรมผู้ใช้ที่ได้รับการวิเคราะห์หารูปแบบที่มีความหมายสำหรับหลายประเภทของการตัดสินใจทางธุรกิจ โปรดทราบว่า "ความหนาแน่นของมูลค่าต่ำ" ไม่ได้หมายความว่าตรงข้ามเป็นจริง "ค่าต่ำ." คุณอาจจะมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่จะหาสิ่งที่คุณต้องการ แต่คุณทำมันเพราะมีมูลค่าสูงมากที่จะได้พบ ที่ร่วมกันเหล่านี้สี่ลักษณะปริมาณหลากหลายความเร็วและความหนาแน่นมูลค่าต่ำจะดูได้โดยออราเคิลเป็นกำหนดลักษณะของข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้ ออราเคิลมีความคิดที่ว่าใหญ่ข้อมูลมักจะมีความหนาแน่นต่ำ . นั่นคือ ที่สุดของข้อมูลที่ได้รับในรูปแบบของเดิมอาจจะมีมูลค่าต่ำ การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ อาจจะต้องใช้ในการเปลี่ยนข้อมูลลงในแบบฟอร์มที่ใช้งานได้หรือได้รับส่วนที่ใช้งานได้ ตัวอย่างเช่นมันอาจเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับคุณค่าทางธุรกิจมากจากบันทึกของเว็บไซต์ก่อน " sessionization . " นั่นคือ การบันทึกจะต้องถูกจัดเป็นส่วนของแต่ละที่อธิบายถึงการกระทำของผู้ใช้คนหนึ่งทำเว็บไซต์เยี่ยมชม หลังจาก sessionization สามารถวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ที่มีหลายประเภทของการตัดสินใจทางธุรกิจ หมายเหตุว่า " หนาแน่น " มูลค่าต่ำไม่ได้หมายความว่า " ต่ำ " ตรงข้ามเป็นจริง : คุณอาจต้องวิเคราะห์ข้อมูลมากมายเพื่อค้นหาสิ่งที่คุณต้องการ แต่คุณทำมันเพราะมีมูลค่าสูงมากที่จะพบ ถ่ายด้วยกัน เหล่านี้สี่ลักษณะปริมาณ , หลากหลาย , ความเร็วและความหนาแน่น - มูลค่าต่ำดู โดย Oracle เป็นลักษณะเฉพาะของข้อมูลใหญ่