Big data: differenze tra le versioni
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[[File:Big Data ITMI model with topics.jpg|thumb|upright=1.1|Modello ITMI (Informazione, Tecnologia, Metodi, Impatto) sui ''big data'']]
Con il tempo, sono state introdotte una quarta V<ref name=":1" /><ref name="IBM">{{Cita web|autore=IBM|titolo=The Four V's of Big Data|url=http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data|lingua=EN|data=2012-08-24|accesso=2017-06-25|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20170713122538/http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data|editore=ibm|dataarchivio=
* ''Veridicità'': considerando la varietà dei dati sorgente (dati strutturati o non strutturati) e la velocità alla quale tali dati possono variare, è molto probabile che non si riesca a garantire la stessa qualità di dati in ingresso ai sistemi di analisi normalmente disponibile in processi di [[Extract, transform, load|ETL]] tradizionali. È evidente che se i dati alla base delle analisi sono poco accurati, i risultati delle analisi non saranno migliori. Visto che su tali risultati possono essere basate delle decisioni, è fondamentale assegnare un indice di veridicità ai dati su cui si basano le analisi, in modo da avere una misura dell'affidabilità<ref>{{Cita web|url=http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-veracity|titolo=Data Veracity|lingua=en|accesso=2017-08-16|dataarchivio=17 agosto 2017|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20170817075339/http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-veracity|urlmorto=sì}}</ref>.
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