Skip to content
Use the search to find information about InterSystems products and solutions, career opportunities, and more.

De vier V’s van Big Data

De vier V’s van Big Data

Met z'n allen creëren we meer data dan ooit tevoren. Denk alleen al aan de hoeveel data die je creëert in je dagelijks leven, nog los van je werk! Van berichtjes op social media tot bezoekjes aan de dokter, muzieklijsten op Spotify en telefoontjes aan de energiemaatschappij. Combineer dat met alle data van andere mensen en organisaties over de hele wereld en het gaat je duizelen.

Om meer inzicht te krijgen in Big Data, bedacht IBM het systeem van de vier V’s. Deze V’s staan voor de vier dimensies van Big Data: Volume, Velocity, Variety en Veracity. In dit artikel gaan we dieper in op deze dimensies. Want wat houden ze precies in en wat betekenen ze voor ons dagelijks leven en het bedrijfsleven?

Volume

Dat Big Data groot is in volume, is niet zo verrassend. Naar schatting creëren we dagelijks 2,3 triljoen gigabytes aan data. En dat gaat alleen maar meer worden. Deze toename wordt natuurlijk mede veroorzaakt door het gigantische mobiele telefonie netwerk. Om je een idee te geven: zes van de zeven biljoen mensen in de wereld heeft inmiddels een mobiele telefoon. Sms- en whatsappberichten, foto’s, video’s en vele apps zorgen ervoor dat de hoeveelheid aan data aanzienlijk toeneemt.

Doordat het volume zo snel groeit, groeit ook de behoefte aan nieuwe database managementsystemen en werknemers in de IT. De verwachting is dat er in de komende paar jaar miljoenen nieuwe IT-banen bijkomen om de Big Data stroom op te vangen.

Velocity

Velocity, ofwel snelheid, duidt op de enorme snelheid waarmee data wordt gegenereerd en verwerkt. Tot enkele jaren geleden duurde het even om de juiste data te verwerken en de juiste informatie boven water te krijgen. Tegenwoordig zijn data real-time beschikbaar. Dit is niet alleen een gevolg van de snelheid van het internet, maar ook van de aanwezigheid van Big Data zelf. Want hoe meer data we creëren, hoe meer methodes nodig zijn om al deze data te monitoren, en hoe meer data worden gemonitord. Er ontstaat zo een vicieuze cirkel.

Variety

De grote snelheid en het aanzienlijke volume hangen samen met de verscheidenheid aan vormen van data. Slimme IT-oplossingen zijn vandaag de dag immers beschikbaar voor alle sectoren, van de medische wereld tot de bouw en het bedrijfsleven. Denk bijvoorbeeld aan de elektronische patiëntendossiers in de zorg, die bijdragen aan vele biljoenen gigabytes aan data. En dan praten we nog niet eens over de video’s die we kijken via Youtube, de berichten die we delen via Facebook en de blogartikelen die we schrijven. Wanneer alle delen van de wereld in de toekomst beschikken over het internet, zullen het volume en de variëteit alleen maar toenemen.

Veracity

Hoe waarheidsgetrouw Big Data is, blijft een lastig punt. Data veroudert snel en de informatie die via het internet en social media wordt gedeeld, hoeft niet per se juist te zijn. Veel managers en directeuren in het bedrijfsleven durven dan ook geen beslissingen te nemen op basis van Big Data.

Datawetenschappers en IT-ers hebben hun handen vol aan het organiseren en ontsluiten van de juiste gegevens. Het is van groot belang dat zij hier een goede weg in vinden. Want als Big Data op een goede manier wordt georganiseerd en gebruikt, kan het van grote waarde zijn in ons leven. Van het voorspellen van zakelijke trends tot het voorkomen van ziektes en criminaliteit.

 

GERELATEERDE THEMA'S

Andere Berichten Die Je Misschien Leuk Vindt.

28 jan 2025
The OMOP CDM is designed to help researchers do many types of observational research. It is used by a lot of researchers, data analysts, and healthcare organizations.
21 jan 2025
Our Workshop focused on bridging the gap between two prominent healthcare data frameworks: the OMOP Common Data Model (CDM) and the HL7 FHIR standard.
14 jan 2025
The healthcare industry is undergoing a digital transformation that is both complex and critical. One of the most significant challenges is the standardization of data models.
07 jan 2025
Welcome to the Managing Scattered Health Data with OMOP blog series, in which we will explore the role of OMOP, its data model, implementation challenges, and the solutions offered by InterSystems.
19 nov 2024
De medische geschiedenis van een persoon bepaalt in grote mate welke behandelingen voor hem of haar de meest ideale zijn wanneer een nieuwe kwaal of ziekte zich aandient.
12 nov 2024
Vanaf het begin van onze beweging #1Patient1Record4Belgium duikt regelmatig de vraag over privacy op.
05 nov 2024
Security en consent. Twee begrippen die niet zonder elkaar kunnen. Zeker niet als het gaat om hetgeen wij met #1Patient1Record4Belgium hard voor aan het strijden zijn: ervoor zorgen dat de data van de patiënt daadwerkelijk bij de patiënt terechtkomt.
31 okt 2024
Voor iemand die zo vaak in ziekenhuizen moet zijn, is het ontzettend frustrerend om steeds weer dezelfde vragen te krijgen.
29 okt 2024
Door je eigen ervaring als patiënt of door het zo goed mogelijk mee te maken via een naaste: iedereen wordt geconfronteerd met het probleem van het beheer van zijn medisch dossier dat we willen oplossen.
24 okt 2024
We al heel veel data hebben, maar het simpelweg niet hergebruiken of inzetten bij klinische behandelingen. En dat terwijl juist dit zo belangrijk is.