2021年のビッグデータサイズの調査【JST・京大機械翻訳】

Clissa Luca

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207655420965 整理番号：22P0290271

2021年のビッグデータサイズの調査【JST・京大機械翻訳】

Survey of Big Data sizes in 2021

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資料名：
発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

データ生産における現代の増加は複数の要因によって駆動され,様々なセクターからのいくつかの利害関係者がそれに寄与する。異なるビッグデータプレイヤーに対するスークにおけるサイズの比較の描画は,公式データの欠如のため困難であるが,本報告は,いくつかのオンラインソースをマイニングすることによって,最も重要な組織のいくつかによって発生する年間オーダーを再構築することを試みた。推定は,考慮した大きなデータ源のそれぞれに対して意味のあるユニタリーデータ生成測度を検索することに基づいており,次に,年間量は,妥当な単位サイズを注入することによって得られる。最終結果を気泡プロットの形で要約した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

データベースシステム , 研究開発 , 人工知能 , 気象学一般

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