В чем заключаются ключевые отличия между первыми тремя V и последующими четырьмя в анализе больших данных?

Возможно, имелись в виду отличия между традиционными первыми тремя характеристиками «V» (volume, velocity и variety) и добавленными позднее четырьмя. 12

Первые три «V» описывают основные аспекты работы с большими данными: 2

1. Volume — объём. 24 Данные растут по экспоненте, их размер выходит за пределы возможностей типичной базы данных. 4
2. Velocity — скорость. 24 Данные постоянно обновляются, и скорость обновления важна для того, чтобы считать их «большими». 2
3. Variety — разнообразие. 24 Проекты больших данных должны включать данные в разных форматах: структурированные и неструктурированные, текстовые, графические и другие. 2

Дополнительные четыре «V» включают следующие характеристики: 2

1. Veracity — достоверность. 12 Эта характеристика важна, поскольку любой анализ будет бесполезен, если данные окажутся недостоверными. 2
2. Variability — изменчивость. 2 Значение одних и тех же данных может различаться в зависимости от контекста. 2
3. Visualization — визуализация. 2 Это необходимая часть анализа, поскольку именно визуализация делает большие данные доступными для человеческого восприятия. 2
4. Value — ценность. 12 Здесь речь идёт о том, чтобы извлечь максимум пользы из результатов анализа больших данных. 2

Таким образом, ключевое отличие заключается в том, что первые три «V» фокусируются на базовых аспектах работы с большими данными, а дополнительные четыре — на более широких характеристиках, которые охватывают различные нюансы анализа.