through traditional database techno

through traditional database technologies. The nature of big
data is indistinct and involves considerable processes to
identify and translate the data into new insights. The term
“big data” is relatively new in IT and business. However,
several researchers and practitioners have utilized the term
in previous literature. For instance, to big data as
a large volume of scientific data for visualization. Several
definitions of big data currently exist. For instance,
defined big data as “the amount of data just beyond
technology's capability to store, manage, and process efficiently.”
Meanwhile, and defined big data as characterized
by three Vs: volume, variety, and velocity. The
terms volume, variety, and velocity were originally introduced
by Gartner to describe the elements of big data
challenges. IDC also defined big data technologies as “a
new generation of technologies and architectures, designed
to economically extract value from very large volumes of a
wide variety of data, by enabling the high velocity capture,
discovery, and/or analysis.” [10] specified that big data is not
only characterized by the three Vs mentioned above but may
also extend to four Vs, namely, volume, variety, velocity, and
value (Fig. 1, Fig. 2). This 4V definition is widely recognized
because it highlights the meaning and necessity of big data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผ่านเทคโนโลยีฐานข้อมูลดั้งเดิม ลักษณะของใหญ่ข้อมูลเป็น indistinct และเกี่ยวข้องกับกระบวนการมากไประบุ และแปลข้อมูลที่เป็นความเข้าใจใหม่ คำ"ข้อมูลขนาดใหญ่" นั้นค่อนข้างใหม่และธุรกิจ อย่างไรก็ตามหลายนักวิจัยและผู้ที่ได้ใช้คำว่าในวรรณคดีก่อนหน้านี้ ตัวอย่าง ให้ข้อมูลขนาดใหญ่มีจำนวนมากของข้อมูลทางวิทยาศาสตร์การแสดงภาพประกอบเพลง หลายคำนิยามของข้อมูลขนาดใหญ่มีอยู่ในปัจจุบัน ตัวอย่าง กำหนดขนาดใหญ่ข้อมูล "จำนวนข้อมูลเพียงหมู่ความสามารถของเทคโนโลยีการจัดเก็บ จัดการ และประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ"ในขณะเดียวกัน และข้อมูลขนาดใหญ่กำหนดลักษณะโดยสาม Vs: ปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็ว ที่เงื่อนไขปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็วได้แนะนำเดิมโดย Gartner อธิบายองค์ประกอบของข้อมูลขนาดใหญ่ความท้าทาย IDC ยังกำหนดเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เป็น "aรุ่นใหม่ของเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรม ออกแบบปากกัดตีนถีบสกัดค่าจากไดรฟ์ข้อมูลขนาดใหญ่มากของการหลากหลายของข้อมูล การเปิดใช้งานการจับภาพความเร็วสูงค้นพบ และ/หรือวิเคราะห์" [10] ระบุว่า ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้ลักษณะ Vs สามที่กล่าวถึงข้างต้นแต่พฤษภาคมเท่านั้นนอกจากนี้ยัง ขยายไปเปรียบเทียบกับ 4 ได้แก่ ปริมาณ ความหลากหลาย ความ เร็ว และมูลค่า (Fig. 1, Fig. 2) 4V นิยามนี้เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายเนื่องจากมันเน้นความหมายและความจำเป็นของข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผ่านเทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ธรรมชาติของใหญ่ข้อมูลที่ชัดเจนและเกี่ยวข้องกับกระบวนการมากในการระบุและการแปลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกใหม่ คำว่า"ข้อมูลขนาดใหญ่" เป็นที่ค่อนข้างใหม่ในด้านไอทีและธุรกิจ อย่างไรก็ตามนักวิจัยหลายและผู้ปฏิบัติงานมีการใช้คำในวรรณคดีก่อนหน้า ยกตัวอย่างเช่นข้อมูลที่ใหญ่เป็นปริมาณมากของข้อมูลทางวิทยาศาสตร์สำหรับการแสดง หลายคำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่อยู่ในขณะนี้ ยกตัวอย่างเช่นกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่เป็น"จำนวนข้อมูลเพียงแค่เกินความสามารถของเทคโนโลยีการจัดเก็บจัดการและกระบวนการอย่างมีประสิทธิภาพ." ในขณะเดียวกันและกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นลักษณะโดยสาม Vs: ปริมาณความหลากหลายและความเร็ว ปริมาณแง่ความหลากหลายและความเร็วถูกนำมาใช้อย่างชาญฉลาดโดย Gartner เพื่ออธิบายองค์ประกอบของข้อมูลขนาดใหญ่ความท้าทาย ไอดีซีที่กำหนดไว้นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ "เป็นรุ่นใหม่ของเทคโนโลยีและสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่อเศรษฐกิจดึงค่าจากปริมาณมากของความหลากหลายของข้อมูลโดยการเปิดใช้การจับภาพความเร็วสูง, การค้นพบและ / หรือการวิเคราะห์." [10] ที่ระบุว่าข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้โดดเด่นโดยเฉพาะในสามVs ดังกล่าวข้างต้น แต่อาจจะยังขยายไปถึงสี่Vs คือปริมาณความหลากหลายความเร็วและค่า(รูปที่. 1 รูปที่. 2) นิยาม 4V นี้ได้รับการยอมรับกันอย่างแพร่หลายเพราะมันไฮไลท์ความหมายและความจำเป็นของข้อมูลขนาดใหญ่