Big data complexity issues are not

Big data complexity issues are not been solved by the present technologies. When large number of Big data is produced, the high frequency of data generated and the gap between data availability and organizing the data for processing is getting wider. More research efforts are required to meet the challenges of Big data, heterogeneous spatio-temporal (geo-related and sparsely distributed) data which has high-valued data mixed with erroneous data are not directly reality direct consumption using virtualization platform which are coming from IoT. In order to create attractive and easy to understand visualization, New schemes have to be developed (e.g. 3D, GIS).

Kết quả (Việt) 1:

Lớn dữ liệu phức tạp vấn đề không được giải quyết bởi các công nghệ hiện nay. Khi số lượng lớn dữ liệu lớn sản xuất, tần số cao của dữ liệu được tạo ra và khoảng cách giữa các dữ liệu sẵn có và tổ chức các dữ liệu để xử lý là nhận được rộng hơn. Nghiên cứu thêm những nỗ lực được yêu cầu để đáp ứng những thách thức lớn dữ liệu, không đồng nhất nhất (liên quan đến địa lý và thưa thớt phân bố) dữ liệu có giá trị cao dữ liệu hỗn hợp với dữ liệu sai không phải trực tiếp thực tế tiêu thụ trực tiếp bằng cách sử dụng nền tảng ảo hóa đến từ IoT. Để tạo ra hấp dẫn và dễ dàng để hiểu trực quan, đề án mới đã được phát triển (ví dụ như 3D, GIS).

Kết quả (Việt) 2:

vấn đề lớn phức tạp dữ liệu không được giải quyết bằng các công nghệ hiện nay. Khi số lượng lớn các dữ liệu lớn được sản xuất, tần số cao của dữ liệu được tạo ra và khoảng cách giữa các dữ liệu sẵn có và tổ chức dữ liệu cho chế biến ngày càng rộng hơn. Nhiều nỗ lực nghiên cứu được yêu cầu để đáp ứng những thách thức của dữ liệu lớn, không đồng nhất không-thời gian dữ liệu (geo-liên quan và phân bố rải rác) trong đó có dữ liệu có giá trị cao trộn với dữ liệu có sai sót không được trực tiếp thực tế tiêu thụ trực tiếp sử dụng nền tảng ảo hóa mà đến từ IOT . Để tạo sự hấp dẫn và dễ hiểu trực quan, đề án mới phải được xây dựng (ví dụ như 3D, GIS).