Đâu là đặc trưng quyết định việc triển khai Dữ liệu lớn?

Dữ liệu lớn (Big Data) được đặc trưng bởi 5V: Volume (Khối lượng), Velocity (Tốc độ), Variety (Đa dạng), Veracity (Độ tin cậy), và Value (Giá trị). Trong đó, Khối lượng, Tốc độ và Đa dạng là ba đặc trưng quan trọng nhất và thường được nhắc đến đầu tiên khi nói về Big Data. * **Khối lượng (Volume):** Đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và lưu trữ. Đây là yếu tố dễ nhận thấy nhất của Big Data. * **Tốc độ (Velocity):** Đề cập đến tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu. Dữ liệu lớn thường được tạo ra liên tục và cần được xử lý nhanh chóng để có thể sử dụng được. * **Đa dạng (Variety):** Đề cập đến nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu) đến dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video). * **Giá trị (Value):** Đề cập đến giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu. Việc khai thác và phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc và giá trị to lớn cho doanh nghiệp. Như vậy, cả A, C và D đều là đặc trưng của Big Data. Tuy nhiên, đặc trưng quyết định việc triển khai Big Data (tức là khi nào thì *cần thiết* phải sử dụng các công nghệ và phương pháp Big Data thay vì các phương pháp truyền thống) thường là khi dữ liệu đạt đến một ngưỡng nhất định về khối lượng, tốc độ hoặc độ phức tạp (đa dạng) mà các hệ thống truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Do đó, cả ba đáp án A, C và D đều đúng ở một mức độ nào đó, nhưng không có đáp án nào hoàn toàn chính xác hơn các đáp án còn lại. Trong trường hợp này, mặc dù câu hỏi yêu cầu chọn *một* đáp án, nhưng nhiều khả năng câu hỏi có vấn đề hoặc thiếu thông tin. Vì không có đáp án nào chính xác hơn hẳn, tôi sẽ chọn đáp án A (Khối lượng) làm đáp án "đúng nhất" vì đây thường là yếu tố đầu tiên người ta nghĩ đến khi nói về Big Data, tuy nhiên cần lưu ý rằng điều này không hoàn toàn chính xác.