Trends Prediction of Big Data: A Case Study based on Fusion Data

Luo, Qianwen ; Ma, Tianjun ; et al.

In: Procedia Computer Science, Jg. 174 (2020), S. 181-190

unknown

Big data is developing rapidly these years, leading people gradually to realize the enormous value and various utilities hidden behind data. Therefore, it is vital to form a deep and detailed knowledge of big data field. In this paper, we mainly collect data from different sources, cite the conclusions and discoveries from other scholars in order to get more accurate answers and predictions. Meanwhile, we analyze some fields that may be closely related to big data and may obviously influence it, such as cloud computing and AI, and hope to find the inner connection between their development and big data development. Plus, we analyze the history and current situation of big data, and make reasonable predictions towards the development of its future. Based on data, thesis from other scholars and conclusions from reports, we speculate our prediction towards the future of big data, and it can strongly support the judgement of big data development tendency.

Titel:	Trends Prediction of Big Data: A Case Study based on Fusion Data
Autor/in / Beteiligte Person:	Luo, Qianwen ; Ma, Tianjun ; Tang, Jinxuan
Link:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::4e09ebcb165794079bc57da0abbeec85 https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.06.073
Zeitschrift:	Procedia Computer Science, Jg. 174 (2020), S. 181-190
Veröffentlichung:	Elsevier BV, 2020
Medientyp:	unknown
ISSN:	1877-0509 (print)
DOI:	10.1016/j.procs.2020.06.073
Schlagwort:	business.industry Computer science Big data 020206 networking & telecommunications Cloud computing 02 engineering and technology Data science Field (computer science) Order (exchange) 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering General Earth and Planetary Sciences 020201 artificial intelligence & image processing business Value (mathematics) General Environmental Science
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE Rights: OPEN

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.