Böyük Məlumat Analitikası
Böyük məlumat, ənənəvi məlumat emal proqram təminatının idarə edə bilməyəcəyi qədər böyük və ya mürəkkəb olan məlumat dəstlərini təhlil etmək, sistematik şəkildə məlumat çıxarmaq və ya emal etmək yollarını araşdıran bir sahədir. Çox sayda sahəyə (sütuna) malik olan məlumatlar daha yüksək statistik güc təqdim edir, lakin daha mürəkkəb (daha çox atribut və ya sütun) məlumatlar daha yüksək yalnış kəşf etmə nisbətinə səbəb ola bilər. Böyük məlumat analizi ilə bağlı çətinliklərə məlumatların toplanması, məlumatların saxlanması, məlumat analizi, axtarış, paylaşım, ötürmə, vizuallaşdırma, sorğulama, yeniləmə, məlumat məxfiliyi və məlumat mənbələri daxildir. Böyük məlumat əvvəlcə üç əsas anlayışla əlaqələndirilirdi: həcm (volume), müxtəliflik (variety) və sürət (velocity). Böyük məlumatların analizi nümunə götürmə ilə bağlı çətinliklər yaradır və bu səbəbdən əvvəllər yalnız müşahidə və nümunə götürməyə imkan verirdi. Buna görə də, böyük məlumatlar tez-tez ənənəvi proqram təminatının məqbul müddət və dəyər çərçivəsində emal edə biləcəyi həddi aşan ölçülərə malik olur. Hazırda "böyük məlumat" termini adətən proqnozlaşdırıcı analitika, istifadəçi davranış analitikası və ya böyük məlumatlardan dəyər çıxaran digər qabaqcıl analitika metodlarının istifadəsinə istinad edir və nadir hallarda müəyyən bir məlumat dəstinin ölçüsünü ifadə edir.
