SAS added two additional dimensions

SAS added two additional dimensions to big data:variability and complexity. Variability refers to the variation in data flow rates. In addition to the increasing velocity and variety of data, data flows can fluctuate with unpredictable peaks and troughs. Unpredictable event-triggered peak data are challenging to manage with limited computing resources. On the other hand, investment in resources to meet the peak-level computing demand will be costly due to overall underutilization of the resources. Complexity refers to the number of data sources. Big data are collected from numerous data sources. Complexity makes it difficult to collect, cleanse, store, and process heterogeneous data. It is necessary to reduce the complexity with opensources, standard platforms, and real-time processing of streaming data.

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SAS为大数据增加了两个维度：可变性和复杂性。可变性是指数据流率的变化。除了数据的速度和种类不断增加外，数据流还会以无法预测的峰值和谷值波动。难以预测的事件触发峰值数据对于使用有限的计算资源进行管理具有挑战性。另一方面，由于总体上未充分利用资源，为满足峰值水平的计算需求而进行的资源投资将是昂贵的。复杂度是指数据源的数量。大数据是从众多数据源中收集的。复杂性使得很难收集，清理，存储和处理异构数据。必须使用开源<br>，标准平台和流数据的实时处理来降低复杂性。

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SAS为大数据增加了两个额外的维度：可变性和复杂性。变异性是指数据流速的变化。除了数据的速度和种类不断增加之外，数据流还会随着不可预知的峰值和低谷而波动。不可预知的事件触发的峰值数据很难用有限的计算资源进行管理。另一方面，由于资源总体利用不足，为满足峰值计算需求而对资源进行投资将十分昂贵。复杂性是指数据源的数量。大数据是从众多数据源收集的。复杂性使得收集、清理、存储和处理异构数据变得困难。有必要通过开放降低复杂性<br>源、标准平台和流数据的实时处理。

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SAS为“大”增加了两个维度数据：可变性和复杂性。可变性是指数据流量的变化。除了不断增长的速度和数据的多样性之外，数据流还可能出现不可预测的波峰和波谷波动。在有限的计算资源下，不可预测的事件触发峰值数据很难管理。另一方面，由于资源的总体利用不足，为满足峰值计算需求而进行的资源投资将是昂贵的。复杂性是指数据源的数量。大数据是从众多数据源中收集的。复杂性使得收集、清理、存储和处理异构数据变得困难。有必要用开放的方法来降低复杂性<br>源、标准平台和流数据的实时处理。<br>

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