What are the the three characteristics of Big Data, and what are the main considerations in processing Big Data?
Note:
Don't use plagiarized sources. Get Your Custom Essay on
BigData_Week1_Assignmrnt
Just from $13/Page
Need 500 words in app format.
Materials attached
C
o
p
yr
i
g
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
r
a
ti
o
n
.
A
l
l
R
i
g
h
t
s
R
e
se
rv
e
d
.
In
tr
o
d
u
c
t
i
o
n
t
o
B
ig
D
at
a
A
n
a
l
yt
ic
s
1
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
r
a
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s
U
p
o
n
c
o
m
p
le
ti
o
n
o
f
th
is
l
e
ss
o
n
,
y
o
u
s
h
o
u
ld
b
e
a
b
l
e
t
o
:
D
ef
i
n
e
b
ig
d
at
a
Id
e
n
ti
fy
f
o
u
r
b
u
si
n
e
ss
d
ri
ve
rs
f
o
r
ad
va
n
c
e
d
a
n
al
yt
ic
s
D
is
ti
n
g
u
is
h
t
h
e
t
e
ch
n
i
q
u
e
s
f
o
r
B
u
si
n
e
ss
In
te
lli
ge
n
ce
f
ro
m
D
at
a
Sc
ie
n
ce
D
e
sc
ri
b
e
t
h
e
r
o
le
o
f
th
e
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
w
it
h
in
t
h
e
n
ew
b
ig
d
at
a
e
co
sy
st
e
m
C
it
e
a
t
le
as
t
th
re
e
il
l
u
st
ra
ti
ve
e
xa
m
p
le
s
o
f
b
ig
d
at
a
o
p
p
o
rt
u
n
it
i
e
s
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
3
Bi
g
D
a
a
is
d
a
a
ho
s
e
s
ca
le
d
is
ri
b
io
n
d
i
er
si
an
d/
or
ti
m
el
in
es
s
re
qu
ire
th
e
us
e
of
n
ew
t
e
ch
ni
ca
l
ar
ch
ite
ct
ur
es
a
n
d
a
na
ly
t
ic
s
to
e
na
bl
e
in
si
gh
ts
th
at
u
nl
oc
k
ne
w
s
o
u
rc
es
o
f b
us
in
es
s
va
lu
e.
�
R
e
q
u
ir
e
s
n
ew
d
at
a
ar
c
h
it
e
ct
u
re
s,
a
n
al
yt
ic
s
an
d
b
o
xe
s
�
N
ew
t
o
o
ls
�
N
ew
a
n
al
yt
ic
al
m
et
h
o
d
s
�
In
te
gr
at
in
g
m
u
lt
ip
le
s
ki
lls
in
to
n
ew
r
o
le
o
f
d
at
a
sc
ie
n
ti
st
O
rg
an
iz
at
io
n
s
ar
e
d
e
ri
vi
n
g
b
u
si
n
e
ss
b
e
n
ef
it
f
r
o
m
a
n
al
yz
in
g
e
ve
r
la
rg
e
r
an
d
m
o
re
c
o
m
p
le
x
d
at
a
se
ts
t
h
at
in
cr
e
as
in
gl
y
re
q
u
ir
e
r
e
al
-t
i
m
e
o
r
n
e
ar
-r
e
al
t
im
e
c
ap
ab
ili
ti
e
s
B
ig
D
at
a
D
ef
in
e
d
S
ou
rc
e:
M
cK
in
se
y
M
ay
2
01
1
ar
tic
le
B
ig
D
at
a:
T
he
n
ex
t f
ro
nt
ie
r
fo
r
in
no
va
t
io
n,
c
om
pe
tit
io
n,
a
nd
p
ro
du
ct
iv
ity
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
4
1
.
D
at
a
V
o
lu
m
e
�
4
4
x
in
cr
e
as
e
fr
o
m
2
0
0
9
t
o
2
0
2
0
(0
.
8
z
et
ta
b
yt
e
s
to
3
5
.2
zb
)
2.
P
ro
ce
ss
in
g
C
o
m
p
le
xi
ty
(
ve
lo
ci
ty
)
�
C
h
an
gi
n
g
d
at
a
st
ru
ct
u
re
s
�
U
se
c
a
s
e
s
w
ar
ra
n
ti
n
g
ad
d
it
io
n
al
t
ra
n
sf
o
rm
at
io
n
s
a
n
d
an
al
yt
ic
al
t
e
ch
n
iq
u
e
s
3.
D
at
a
St
ru
ct
u
re
(
va
ri
et
y)
�
G
re
at
e
r
va
ri
et
y
o
f
d
at
a
st
ru
ct
u
re
s
to
m
in
e
a
n
d
a
n
al
yz
e
K
ey
C
h
ar
ac
t
e
ri
st
ic
s
o
f
B
ig
D
at
a
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
C
h
ar
ac
te
ri
st
ic
s:
D
at
a
St
ru
ct
u
re
s
D
at
a
G
ro
w
th
is
In
cr
e
as
in
gl
y
U
n
st
ru
ct
u
re
d
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
5
St
ru
ct
u
re
d
Se
m
i-
St
ru
ct
u
re
d
Q
a
i
S
c
ed
U
n
st
ru
ct
u
re
d
D
at
a
co
nt
ai
ni
ng
a
d
ef
in
e
d
d
at
a
ty
pe
, f
or
m
at
, s
tr
uc
tu
re
E
xa
m
p
le
:
T
ra
ns
ac
t
io
n
da
ta
a
nd
O
LA
P
D
at
a
th
at
h
as
n
o
in
h
e
re
nt
st
ru
ct
ur
e
an
d
is
u
su
al
ly
s
to
re
d
as
d
iff
er
en
t t
yp
es
o
f f
ile
s.
E
xa
m
p
le
:
T
ex
t d
oc
u
m
en
ts
,
P
D
F
s,
im
ag
es
a
nd
v
id
eo
T
e
xt
ua
l d
at
a
w
ith
e
rr
at
ic
d
at
a
fo
rm
at
s,
c
a
n
be
fo
rm
at
te
d
w
ith
e
ffo
rt
, t
oo
ls
, a
nd
ti
m
e
E
xa
m
p
le
:
W
eb
c
lic
ks
tr
ea
m
d
at
a
th
at
m
ay
c
on
ta
in
s
o
m
e
in
co
ns
is
te
nc
ie
s
in
d
at
a
va
lu
es
a
nd
fo
rm
at
s
Te
xt
ua
l d
at
a
fil
es
w
ith
a
d
is
ce
r
n
ab
l
e
p
at
te
rn
,
en
ab
lin
g
pa
rs
in
g
E
xa
m
p
le
:
X
M
L
da
ta
fi
le
s
th
at
a
re
s
el
f
de
sc
rib
in
g
an
d
de
fin
ed
b
y
an
x
m
l s
ch
em
a
More Structured
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
F
o
u
r
M
ai
n
T
yp
e
s
o
f
D
at
a
St
ru
ct
u
re
s
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
6
ht
tp
:/
/w
w
w
.g
oo
g
le
.c
om
/#
h
l=
en
&
su
ge
xp
=k
jr
m
c&
cp
=8
&
g
s_
id
=2
m
&
xh
r=
t&
q
=d
at
a+
sc
ie
n
ti
s
t
&
pq
=b
ig
+d
at
a&
p
f=
p&
sc
lie
n
t=
p
sy
b&
so
ur
ce
=h
p&
pb
x=
1&
o
q=
da
ta
+s
ci
&
aq
=0
&
aq
i=
g4
&
aq
l=
f&
gs
_s
m
=&
gs
_u
pl
=&
ba
v=
on
.2
,o
r.
r_
gc
.r
_p
w
.,c
f.
os
b&
fp
=d
56
6e
0f
bd
09
c8
60
4&
b
iw
=1
38
2&
b
ih
=6
51
T
he
R
ed
W
he
el
ba
rr
ow
, b
y
W
ill
ia
m
C
ar
lo
s
W
ill
ia
m
s
V
ie
w
Æ
S
ou
rc
e
St
ru
ct
u
re
d
D
at
a
Se
m
i-
St
ru
ct
u
re
d
D
at
a
Q
u
as
i-
St
ru
ct
u
re
d
D
at
a
U
n
st
ru
ct
u
re
d
D
at
a
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
D
at
a
R
e
p
o
si
t
o
ri
e
s,
A
n
A
n
al
ys
t
Pe
rs
p
ec
ti
ve
Sp
re
ad
sh
e
et
s
an
d
lo
w
–
l
m
e
D
B
f
re
co
rd
ke
ep
in
g
A
n
al
ys
t
d
e
p
en
d
e
n
t
o
n
d
at
a
ex
tr
ac
ts
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
7
D
at
a
Is
la
n
d
s
S
pr
ea
dm
ar
Is
ol
at
ed
d
at
a
m
ar
ts
D
at
a
W
ar
eh
o
u
se
s
C
en
tr
al
iz
ed
d
at
a
co
nt
ai
ne
rs
in
a
p
ur
po
se
-b
ui
lt
sp
ac
e
A
n
al
yt
ic
S
an
d
bo
x
D
at
a
as
s
e
ts
g
at
he
re
d
fr
om
m
ul
tip
le
so
ur
ce
s
an
d
te
ch
no
lo
gi
es
fo
r
an
al
ys
is
Su
p
p
o
rt
s
B
I a
n
d
r
e
p
o
rt
in
g,
b
u
t
r
e
st
ri
ct
s
ro
b
u
st
a
n
al
ys
e
s
A
n
al
ys
t
d
e
p
e
n
d
e
n
t
o
n
IT
&
D
B
A
s
fo
r
d
at
a
ac
ce
ss
a
n
d
sc
h
e
m
a
ch
an
ge
s
A
n
al
ys
ts
m
u
st
s
p
e
n
d
s
ig
n
if
ic
an
t
ti
m
e
to
g
et
e
xt
ra
ct
s
fr
o
m
m
u
lt
ip
le
s
o
u
rc
es
En
ab
le
s
h
ig
h
p
e
rf
o
rm
an
ce
a
n
al
yt
ic
s
u
si
n
g
in
-d
b
p
ro
ce
ss
in
g
R
e
d
u
ce
s
c
o
st
s
as
so
ci
at
e
d
w
it
h
d
at
a
re
p
lic
at
io
n
in
to
”
sh
ad
o
w
”
fi
le
sy
st
e
m
s
A
na
ly
st
-o
w
ne
d
r
at
he
r
th
an
D
B
A
ow
ne
d
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
M
in
i-
C
as
e
S
t
u
d
y
Yo
yo
d
yn
e
B
an
k
Sc
en
ar
io
Ev
o
lv
in
g
fr
o
m
s
m
al
l c
o
m
m
u
n
it
y
b
an
k
to
a
g
l
o
b
al
b
an
k
N
e
ed
s
to
m
o
ve
a
w
ay
f
ro
m
it
s
le
ga
cy
m
ai
n
fr
am
e
s
to
a
n
e
n
vi
ro
n
m
en
t
th
at
su
p
p
o
rt
s
m
o
re
r
o
b
u
st
a
n
al
yt
ic
s
G
ro
w
in
g
th
ro
u
gh
m
er
ge
rs
a
n
d
a
cq
u
is
it
io
n
s
Su
b
je
ct
t
o
m
an
y
n
ew
r
e
gu
l
a
to
ry
r
e
q
u
ir
e
m
e
n
ts
In
cr
e
as
in
g
cu
st
o
m
e
r
b
as
e
an
d
in
cr
e
as
e
d
p
ro
d
u
ct
o
ff
e
ri
n
gs
D
is
cu
ss
io
n
Q
u
es
ti
o
n
s
1
.
D
i
c
h
h
e
ba
k
d
a
a
ld
c
ha
ge
de
h
e
e
ci
c
m
a
ce
2
.
H
o
w
a
re
t
h
e
ir
n
e
e
d
s
ch
an
gi
n
g
w
it
h
t
h
e
s
e
b
u
si
n
e
ss
c
h
an
ge
s
?
3
.
W
h
at
d
o
y
o
u
n
e
e
d
t
o
c
o
n
si
d
e
r
fr
o
m
a
n
a
n
al
ys
t
p
o
in
t
o
f
vi
ew
?
W
h
at
a
re
so
m
e
t
h
in
gs
t
o
c
o
n
si
d
e
r
im
p
le
m
e
n
ti
n
g
as
t
h
e
b
an
k
gr
o
w
s?
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
8
Y
o
u
r
T
h
o
u
g
h
ts
?
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
D
ri
ve
r
Ex
am
p
le
s
D
e
si
re
t
o
o
p
ti
m
iz
e
b
u
si
n
e
ss
o
p
e
ra
ti
o
n
s
Sa
le
s,
p
ri
ci
n
g,
p
ro
fi
ta
b
ili
ty
, e
ff
ic
ie
n
cy
D
e
si
re
t
o
id
e
n
ti
fy
b
u
si
n
e
ss
r
is
k
C
u
st
o
m
e
r
ch
u
rn
, f
ra
u
d
,
d
ef
au
lt
P
re
d
ic
t
n
ew
b
u
si
n
e
ss
o
p
p
o
rt
u
n
it
ie
s
U
p
se
ll,
c
ro
ss
-s
e
ll,
b
e
st
n
ew
c
u
st
o
m
e
r
p
ro
sp
e
ct
s
C
o
m
p
ly
w
it
h
la
w
s
o
r
re
gu
la
to
ry
re
q
u
ir
e
m
e
n
ts
A
n
ti
-M
o
n
ey
L
au
n
d
e
ri
n
g,
F
ai
r
Le
n
d
in
g,
B
as
e
l I
I
B
u
si
n
e
ss
D
ri
ve
rs
f
o
r
A
n
al
yt
ic
s
1 2 3 4
Cu
rr
en
t B
us
in
es
s
Pr
ob
le
m
s
Pr
ov
id
e
O
pp
or
tu
ni
tie
s f
or
O
rg
an
iz
at
io
ns
t
o
Be
co
m
e
M
or
e
A
na
ly
tic
al
&
D
at
a
D
riv
en
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
9
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
H
ig
h
Fu
tu
re
P
as
t
T
IM
E
B
U
SI
N
ES
S
V
A
LU
E
Bu
sin
es
s
In
te
lli
ge
nc
e
P
re
d
ic
ti
ve
A
n
al
yt
ic
s
&
D
at
a
M
in
in
g
(D
at
a
Sc
ie
n
ce
)
Ty
p
ic
al
Te
ch
n
iq
u
es
&
D
at
a
Ty
p
es
O
p
ti
m
iz
at
io
n
, p
re
d
ic
ti
ve
m
o
d
e
lin
g,
fo
re
ca
st
in
g,
s
ta
ti
st
ic
al
a
n
al
ys
is
St
ru
ct
u
re
d
/u
n
st
ru
ct
u
re
d
d
at
a,
m
an
y
ty
p
e
s
o
f
so
u
rc
e
s,
v
e
ry
la
rg
e
d
at
a
se
ts
C
o
m
m
o
n
Q
u
es
ti
o
n
s
W
h
at
if
W
ha
h
e
im
al
ce
a
i
f
b
u
si
n
e
ss
?
W
h
at
w
ill
h
ap
p
e
n
n
e
xt
?
W
h
at
if
t
h
e
se
tr
e
n
d
s
co
n
ti
n
u
e
?
W
h
y
is
t
h
is
h
ap
p
e
n
in
g?
B
u
si
n
es
s
In
te
lli
ge
n
ce
Ty
p
ic
al
Te
ch
n
iq
u
es
&
D
at
a
Ty
p
es
St
an
d
ar
d
an
d
a
d
h
o
c
re
p
o
rt
in
g,
d
as
h
b
o
ar
d
s,
a
le
rt
s,
q
u
e
ri
e
s,
d
e
ta
ils
o
n
d
e
m
an
d
St
ru
ct
u
re
d
d
at
a,
t
ra
d
it
io
n
al
s
o
u
rc
e
s,
m
an
ag
e
ab
le
d
at
a
se
ts
C
o
m
m
o
n
Q
u
es
ti
o
n
s
W
h
at
h
ap
p
e
n
e
d
la
st
q
u
ar
te
r?
H
o
w
m
an
y
d
id
w
e
s
e
ll?
W
h
e
re
is
t
h
e
p
ro
b
le
m
?
In
w
h
ic
h
si
tu
at
io
n
s?
Da
ta
Sc
ie
nc
e
Lo
w
A
n
al
yt
ic
al
A
p
p
ro
ac
h
e
s
fo
r
M
e
et
in
g
B
u
si
n
e
ss
D
ri
ve
rs
B
u
si
n
e
ss
In
te
lli
ge
n
ce
v
s.
D
at
a
Sc
ie
n
ce
1
0
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
A
T
y
p
ic
al
A
n
al
yt
ic
al
A
rc
h
it
e
ct
u
re
D
e
p
ar
tm
en
ta
l
W
ar
e
h
o
u
se
En
te
rp
ri
se
A
p
p
l
ic
at
io
n
s
R
e
p
o
rt
in
g
N
o
n
-P
ri
o
ri
ti
ze
d
D
at
a
P
ro
vi
si
o
n
in
g
N
o
n
-A
gi
le
M
o
d
e
ls
S
pr
ea
d
M
ar
D
at
a
S
o
u
rc
es
S
ilo
ed
A
n
al
yt
ic
s
S
ta
t
ic
s
ch
em
as
ac
cr
et
e
ov
er
ti
m
e
P
ri
o
ri
ti
ze
d
O
p
er
at
io
n
al
P
ro
ce
ss
es
E
rr
an
t d
at
a
&
m
ar
ts
D
e
p
ar
tm
en
ta
l
W
ar
e
h
o
u
se
1
2
3
1
1
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
4
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
Im
p
lic
at
io
n
s
o
f
Ty
p
ic
al
A
rc
h
it
e
ct
u
r
e
f
o
r
D
at
a
Sc
ie
n
ce
1
2
H
ig
h
-v
al
u
e
d
at
a
is
h
ar
d
t
o
r
e
ac
h
a
n
d
le
v
e
ra
ge
P
re
d
ic
ti
ve
a
n
al
yt
ic
s
&
d
at
a
m
in
in
g
ac
ti
vi
ti
e
s
ar
e
la
st
in
li
n
e
f
o
r
d
at
a
�
Q
u
e
u
e
d
a
ft
e
r
p
ri
o
ri
ti
ze
d
o
p
e
ra
ti
o
n
al
p
ro
ce
ss
es
D
at
a
is
m
o
vi
n
g
in
b
at
ch
e
s
fr
o
m
E
D
W
t
o
lo
ca
l
an
al
yt
ic
al
t
o
o
ls
�
In
-m
em
o
ry
a
n
al
yt
ic
s
(s
u
ch
a
s
R
, S
A
S,
S
P
SS
, E
xc
e
l)
�
Sa
m
p
lin
g
ca
n
s
ke
w
m
o
d
e
l a
cc
u
ra
cy
Is
o
la
te
d
, a
d
ho
c
an
al
yt
ic
p
ro
je
ct
s,
r
at
h
e
r
th
an
ce
n
tr
al
ly
-m
an
ag
e
d
h
ar
n
e
ss
in
g
o
f
an
al
yt
ic
s
�
N
o
n
-s
ta
n
d
ar
d
iz
e
d
in
it
ia
ti
ve
s
�
Fr
e
q
u
e
n
tl
y,
n
o
t
al
ig
n
e
d
w
it
h
c
o
rp
o
ra
te
b
u
si
n
e
ss
g
o
al
s
S
lo
w
tim
e-
to
-in
si
gh
t
&
re
du
ce
d
bu
si
ne
ss
im
pa
ct
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
O
p
p
o
rt
u
n
it
ie
s
fo
r
a
N
ew
A
p
p
ro
ac
h
t
o
A
n
al
yt
ic
s
N
ew
A
p
p
lic
at
io
n
s
D
ri
vi
n
g
D
at
a
V
o
lu
m
e
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
1
3
2
0
0
0
’
s
(C
O
N
TE
N
T
&
D
IG
IT
A
L
A
SS
ET
M
A
N
A
G
EM
EN
T)
1
9
9
0
’
s
(R
D
B
M
S
&
D
A
TA
W
A
R
EH
O
U
SE
)
2
0
1
0
’
s
(N
O
-S
Q
L
&
K
EY
/V
A
LU
E)
VOLUME OF INFORMATION
LA
R
G
E
SM
A
LL
M
EA
SU
R
ED
IN
TE
R
A
B
YT
ES
1
TB
=
1
,0
0
0
G
B
M
EA
SU
R
ED
IN
P
ET
A
B
YT
ES
1
P
B
=
1
,0
0
0
TB
W
IL
L
B
E
M
EA
SU
R
ED
IN
EX
A
B
YT
ES
1
EB
=
1
,0
0
0
P
B
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
O
p
p
o
rt
u
n
it
ie
s
fo
r
a
N
ew
A
p
p
ro
ac
h
t
o
A
n
al
yt
ic
s
B
ig
D
at
a
Ec
o
sy
st
e
m
1
4
1
4
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
A
n
al
yt
ic
Se
rv
ic
es
A
d
ve
rt
is
in
g
La
w
En
fo
rc
em
en
t
M
ed
ia
B
an
ks
G
o
ve
rn
m
en
t
D
el
iv
er
y
Se
rv
ic
e
P
ri
va
te
In
ve
st
ig
at
o
rs
/L
aw
ye
rs
M
ar
ke
te
rs
Em
p
lo
ye
rs
In
d
iv
id
u
al
D
a
ta
U
s
e
rs
/
B
u
y
e
rs
W
eb
si
te
s
In
fo
rm
at
io
n
B
ro
ke
rs
M
ed
ia
A
rc
h
iv
es
C
re
d
it
B
u
re
au
s
Li
st
B
ro
ke
rs
C
at
al
o
g
C
o
-O
p
s
R
e
ta
il
P
h
o
n
e
/T
V
G
o
ve
rn
m
en
t
In
te
rn
e
t
M
e
d
ic
al
Fi
n
an
ci
al
D
a
ta
C
o
ll
e
c
to
rs
D
a
ta
D
e
v
ic
e
s
D
a
ta
A
g
g
re
g
a
to
rs
1
2
3
4
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
C
o
n
si
d
e
ra
ti
o
n
s
fo
r
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s
1
.
Sp
e
e
d
o
f
d
e
ci
si
o
n
m
ak
in
g
2
.
Th
ro
u
gh
p
u
t
3
.
A
n
al
ys
is
f
le
xi
b
ili
ty
A
n
al
yt
ic
S
an
db
ox
D
at
a
as
se
ts
g
at
he
re
d
fr
om
m
ul
tip
le
s
ou
rc
es
an
d
te
ch
no
lo
gi
es
fo
r
an
al
ys
is
E
na
bl
es
h
ig
h
pe
rf
or
m
an
ce
a
na
ly
tic
s
us
in
g
in
-d
b
pr
oc
es
si
ng
R
ed
uc
es
c
os
ts
a
ss
oc
ia
te
d
w
ith
d
at
a
re
pl
ic
at
io
n
in
to
”
sh
ad
ow
”
fil
e
sy
st
em
s
A
na
l
st
–
o
ne
d
r
at
he
r
th
an
D
B
A
o
ne
d
C
ri
te
ri
a
fo
r
B
ig
D
at
a
P
ro
je
ct
s
N
ew
A
n
al
yt
ic
A
rc
h
it
ec
tu
re
1
.
Sp
e
e
d
o
f
d
e
ci
si
o
n
m
ak
in
g
2
.
Th
ro
u
gh
p
u
t
3
.
A
n
al
ys
is
f
le
xi
b
ili
ty
1
5
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
St
at
e
o
f
th
e
P
ra
ct
ic
e
in
A
n
al
yt
ic
s:
M
in
i-
C
as
e
S
tu
d
y
B
ig
D
at
a
En
ab
le
d
L
o
an
P
ro
ce
ss
in
g
at
Y
o
yo
d
yn
e
Underwriting Risk
Tr
ad
iti
on
al
U
nd
er
w
rit
in
g
R
is
k
Le
ve
l
T
R
A
D
IT
IO
N
A
L
D
AT
A
L
E
V
E
R
A
G
E
D
B
IG
D
AT
A
L
E
V
E
R
A
G
E
D
B
ig
D
at
a
E
na
bl
ed
U
nd
er
w
rit
in
g
R
is
k
Le
ve
l
1
6
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
Y
o
u
r
T
h
o
u
g
h
ts
?
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
Sk
ill
s
N
ee
d
e
d
In
t
h
e
N
ew
D
at
a
Ec
o
sy
st
e
m
W
h
at
n
ew
s
ki
ll
se
ts
d
o
y
o
u
n
e
e
d
t
o
t
ak
e
a
d
va
n
ta
ge
o
f
th
e
b
ig
d
at
a
se
ts
in
t
h
e
lo
an
p
ro
ce
ss
in
g
im
p
ro
ve
m
e
n
t
ca
se
s
tu
d
y?
D
o
m
o
st
la
rg
e
o
rg
an
iz
at
io
n
s
h
av
e
p
e
o
p
le
w
it
h
t
h
e
se
sk
ill
s
et
s?
If
s
o
, w
h
o
a
re
t
h
ey
?
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
1
7
Y
o
u
r
T
h
o
u
g
h
ts
?
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
T
hr
ee
K
ey
R
ol
es
o
f t
he
N
ew
D
at
a
E
co
sy
st
em
R
o
le
R
o
le
D
es
cr
ip
ti
o
n
D
ee
p
A
n
al
yt
ic
al
T
al
en
t
Pe
o
p
le
w
it
h
a
d
va
n
ce
d
t
ra
in
in
g
in
q
u
an
ti
ta
ti
ve
d
is
ci
p
lin
e
s,
s
u
ch
a
s
m
at
h
e
m
at
ic
s,
s
ta
ti
st
ic
s,
a
n
d
m
ac
h
in
e
le
ar
n
in
g.
D
at
a
Sa
vv
y
P
ro
fe
ss
io
n
al
s
Pe
o
p
le
w
it
h
a
b
as
ic
k
n
o
w
le
d
ge
o
f
st
at
is
ti
cs
an
d
/o
r
m
ac
h
in
e
le
ar
n
in
g,
w
h
o
c
an
d
ef
in
e
ke
y
q
u
e
st
io
n
s
th
at
c
an
b
e
a
n
s
w
e
re
d
u
si
n
g
ad
va
n
ce
d
a
n
al
yt
ic
s
Te
ch
n
o
lo
gy
&
D
at
a
En
ab
le
rs
Pe
o
p
le
p
ro
vi
d
in
g
te
ch
n
ic
al
e
xp
e
rt
is
e
t
o
su
p
p
o
rt
a
n
al
yt
ic
al
p
ro
je
ct
s.
S
ki
lls
s
e
ts
in
cl
u
d
in
g
co
m
p
u
te
r
p
ro
gr
am
m
in
g
an
d
d
at
ab
as
e
a
d
m
in
is
tr
at
io
n
N
ot
e:
F
ig
ur
es
a
bo
ve
r
ef
le
ct
a
p
ro
je
ct
ed
ta
le
nt
g
ap
in
U
S
in
2
01
8,
a
s
sh
ow
n
in
M
cK
in
se
y
M
ay
2
01
1
ar
tic
le
B
ig
D
at
a:
T
he
n
ex
t f
ro
nt
ie
r
fo
r
in
no
va
tio
n,
co
m
pe
tit
io
n,
a
nd
p
ro
du
ct
iv
ity
D
at
a
Sc
ie
nt
is
ts
Pr
oj
ec
te
d
U
.S
.
ta
le
nt
g
ap
:
14
0,
00
0
to
19
0,
00
0
An
al
ys
ts
&
D
at
a
Sa
vv
y
M
an
ag
er
s
Pr
oj
ec
te
d
U
.S
.
ta
le
nt
g
ap
: 1
.5
m
ill
io
n
1
8
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
In
fr
as
tr
u
ct
u
re
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
K
ey
A
ct
iv
it
ie
s
R
ef
ra
m
e
b
u
si
n
e
ss
c
h
al
le
n
ge
s
as
a
n
al
yt
ic
s
ch
al
le
n
ge
s
D
e
si
gn
, i
m
p
le
m
e
n
t
an
d
d
e
p
lo
y
st
at
is
ti
ca
l m
o
d
e
ls
an
d
d
at
a
m
in
in
g
te
ch
n
iq
u
e
s
o
n
b
ig
d
at
a
C
re
at
e
in
si
gh
ts
t
h
at
le
ad
to
a
ct
io
n
ab
le
re
co
m
m
e
n
d
at
io
n
s
D
at
a
P
la
tf
o
rm
A
d
m
in
To
o
ls
&
S
e
rv
ic
e
s
A
n
al
yt
ic
P
ro
d
u
ct
iv
it
y
P
la
tf
o
rm
D
at
a
En
gi
n
e
er
s
D
at
a
A
n
al
ys
t
B
l
A
n
al
ys
t
LO
B
U
se
r
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
1
9
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
s
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
P
ro
fi
le
o
f
a
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
0
Te
ch
n
ic
al
Q
u
an
ti
ta
ti
ve
C
u
ri
o
u
s
&
C
re
at
iv
e
C
o
m
m
un
ic
at
iv
e
&
C
o
lla
bo
ra
ti
ve
S
ke
p
ti
ca
l
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
In
d
u
st
ry
E
xa
m
p
le
s
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
1
H
e
al
th
C
ar
e
R
e
d
u
ci
n
g
C
o
st
o
f
C
ar
e
P
u
b
lic
S
e
rv
ic
e
s
P
re
ve
n
ti
n
g
P
an
d
e
m
ic
s
Li
fe
S
ci
e
n
ce
s
G
en
o
m
ic
M
ap
p
in
g
IT
In
fr
as
tr
u
ct
u
re
U
n
st
ru
ct
u
re
d
D
at
a
A
n
al
ys
is
O
n
lin
e
S
e
rv
ic
e
s
So
ci
al
M
ed
ia
f
o
r
P
ro
fe
ss
io
n
al
s
R
e
ta
il
P
h
o
n
e
/T
V
G
o
ve
rn
m
en
t
In
te
rn
e
t
M
e
d
ic
al
Fi
n
an
ci
al
D
a
ta
C
o
ll
e
c
to
rs
1 2 3 4 5
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
H
ea
lth
ca
re
U
se
o
f
B
ig
D
at
a
K
ey
O
u
tc
o
m
es
S
it
u
at
io
n
P
oo
r
po
lic
e
re
sp
on
se
a
nd
p
ro
bl
em
s
w
ith
m
ed
ic
al
c
ar
e,
tr
ig
ge
re
d
by
s
ho
ot
in
g
of
a
R
ut
ge
rs
s
tu
de
nt
T
he
e
ve
nt
d
ro
ve
lo
ca
l d
oc
to
r
to
m
ap
c
rim
e
da
ta
a
nd
e
xa
m
in
e
lo
ca
l h
ea
lth
c
ar
e
D
r.
Je
ffr
ey
B
re
nn
er
g
en
er
at
ed
h
is
o
w
n
cr
im
e
m
ap
s
fr
om
m
ed
ic
al
bi
lli
ng
r
ec
or
ds
o
f 3
h
os
pi
ta
ls
C
it
h
os
pi
ta
ls
&
E
R
s
pr
o
id
ed
e
pe
ns
i
e
ca
re
, l
o
q
al
it
c
ar
e
R
ed
ce
d
ho
sp
ita
l c
os
ts
b
5
6%
b
r
ea
li
in
g
th
at
8
0%
o
f c
it
s
m
ed
ic
al
c
os
ts
c
am
e
fr
om
1
3%
o
f i
ts
r
es
id
en
ts
, m
ai
nl
y
lo
w
–
in
co
m
e
or
e
ld
er
ly
N
ow
o
ffe
rs
p
re
ve
nt
at
iv
e
ca
re
o
ve
r
th
e
ph
on
e
or
th
ro
ug
h
ho
m
e
vi
si
ts
1
2
2
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
P
ub
lic
S
er
vi
ce
s
U
se
o
f
B
ig
D
at
a
K
ey
O
u
tc
o
m
es
S
it
u
at
io
n
T
hr
ea
t o
f g
lo
ba
l p
an
de
m
ic
s
ha
s
in
cr
ea
se
d
ex
po
ne
nt
ia
lly
P
an
de
m
ic
s
sp
re
ad
s
at
fa
st
er
r
at
es
, m
or
e
re
si
st
an
t t
o
an
tib
io
tic
s
C
re
at
ed
a
n
et
w
or
k
of
v
ira
l l
is
te
ni
ng
p
os
ts
C
om
bi
ne
s
da
ta
fr
om
v
ira
l d
is
co
ve
ry
in
th
e
fie
ld
, r
es
ea
rc
h
in
di
se
as
e
ho
ts
po
ts
, a
nd
s
oc
ia
l m
ed
ia
tr
en
ds
U
si
ng
B
ig
D
at
a
to
m
ak
e
ac
cu
ra
te
p
re
di
ca
tio
ns
o
n
sp
re
ad
o
f n
ew
pa
nd
em
ic
s
Id
en
tif
ie
d
a
fif
th
fo
rm
o
f h
um
an
m
al
ar
ia
, i
nc
lu
di
ng
it
s
or
ig
in
Id
en
tif
ie
d
w
hy
e
ffo
rt
s
fa
ile
d
to
c
on
tr
ol
s
w
in
e
flu
P
ro
po
si
ng
m
or
e
pr
oa
ct
iv
e
ap
pr
oa
ch
es
to
p
re
ve
nt
in
g
ou
tb
re
ak
s
2
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
3
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
L
ife
S
ci
en
ce
s
U
se
o
f
B
ig
D
at
a
K
ey
O
u
tc
o
m
es
S
it
u
at
io
n
B
ro
ad
In
st
itu
te
(
M
IT
&
H
ar
va
rd
)
m
ap
pi
ng
th
e
H
um
an
G
en
om
e
In
1
3
yr
s,
m
ap
pe
d
3
bi
lli
on
g
en
et
ic
b
as
e
pa
irs
; 8
p
et
ab
yt
es
D
ev
el
op
ed
3
0+
s
of
tw
ar
e
pa
ck
ag
es
, n
ow
s
ha
re
d
pu
bl
ic
ly
, a
lo
ng
w
ith
th
e
ge
no
m
ic
d
at
a
U
si
ng
g
en
et
ic
m
ap
pi
ng
s
to
id
en
tif
y
ce
llu
la
r
m
ut
at
io
ns
c
au
si
ng
ca
nc
er
a
nd
o
th
er
s
er
io
us
d
is
ea
se
s
In
no
va
tin
g
ho
w
g
en
om
ic
r
es
ea
rc
h
in
fo
rm
s
ne
w
p
ha
rm
ac
eu
tic
al
dr
ug
s
3
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
4
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
IT
In
fr
as
tr
uc
tu
re
U
se
o
f
B
ig
D
at
a
K
ey
O
u
tc
o
m
es
S
it
u
at
io
n
E
xp
lo
si
on
o
f u
ns
tr
uc
tu
re
d
da
ta
r
eq
ui
re
d
ne
w
te
ch
no
lo
gy
to
an
al
yz
e
qu
ic
kl
y,
a
nd
e
ffi
ci
en
tly
D
ou
g
C
ut
tin
g
cr
ea
te
d
H
ad
oo
p
to
d
iv
id
e
la
rg
e
pr
oc
es
si
ng
ta
sk
s
in
to
s
m
al
le
r
ta
sk
s
ac
ro
ss
m
an
y
co
m
pu
te
rs
A
na
ly
ze
s
so
ci
al
m
ed
ia
d
at
a
ge
ne
ra
te
d
by
h
un
dr
ed
s
of
th
ou
sa
nd
s
of
u
se
rs
N
ew
Y
or
k
Ti
m
es
u
se
d
H
ad
oo
p
to
tr
an
sf
or
m
it
s
en
tir
e
pu
bl
ic
ar
ch
iv
e,
fr
om
1
85
1
to
1
92
2,
in
to
1
1
m
ill
io
n
P
D
F
fi
le
s
in
2
4
hr
s
A
pp
lic
at
io
ns
r
an
ge
fr
om
s
oc
ia
l m
ed
ia
, s
en
tim
en
t a
na
ly
si
s,
w
ar
tim
e
ch
at
te
r,
na
tu
ra
l l
an
gu
ag
e
pr
oc
es
si
ng
4
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
5
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
B
ig
D
at
a
A
n
al
yt
ic
s:
O
nl
in
e
Se
rv
ic
es
U
se
o
f
B
ig
D
at
a
K
ey
O
u
tc
o
m
es
S
it
u
at
io
n
O
pp
or
tu
ni
ty
to
c
re
at
e
so
ci
al
m
ed
ia
s
pa
ce
fo
r
pr
of
es
si
on
al
s
C
ol
le
ct
s
an
d
an
al
yz
es
d
at
a
fr
om
o
ve
r
10
0
m
ill
io
n
us
er
s
A
dd
in
g
1
m
ill
io
n
ne
w
u
se
rs
p
er
w
ee
k
Li
nk
ed
In
S
ki
lls
, I
nM
ap
s,
J
ob
R
ec
om
m
en
da
tio
ns
, R
ec
ru
iti
ng
E
st
ab
lis
he
d
a
di
ve
rs
e
da
ta
s
ci
en
tis
t g
ro
up
, a
s
fo
un
de
r
be
lie
ve
s
th
is
is
th
e
st
ar
t o
f B
ig
D
at
a
re
vo
lu
tio
n
5
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
6
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
C
h
e
ck
Y
o
u
r
K
n
o
w
le
d
ge
1
.
W
h
at
a
re
t
h
e
3
c
h
ar
ac
te
ri
st
ic
s
o
f
B
ig
D
at
a,
a
n
d
t
h
e
m
ai
n
c
o
n
si
d
e
ra
ti
o
n
s
in
p
ro
ce
ss
in
g
B
ig
D
at
a?
2
.
W
h
at
is
a
n
a
n
al
yt
ic
s
an
d
b
o
x?
3
.
Ex
p
la
in
t
h
e
d
if
fe
re
n
ce
b
e
tw
e
e
n
B
u
si
n
e
ss
In
te
lli
ge
n
ce
an
d
D
at
a
Sc
ie
n
ce
.
4
.
D
e
sc
ri
b
e
t
h
e
c
h
al
le
n
ge
s
o
f
th
e
c
u
rr
e
n
t
an
al
yt
ic
al
ar
ch
it
e
ct
u
re
f
o
r
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
s.
5
.
W
h
at
a
re
t
h
e
k
e
y
sk
ill
s
et
s
an
d
b
e
h
av
io
ra
l c
h
ar
ac
te
ri
st
ic
s
o
f
a
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
?
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
7
Y
o
u
r
T
h
o
u
g
h
ts
?
C
o
p
yr
ig
h
t
©
2
0
1
4
E
M
C
C
o
rp
o
ra
ti
o
n
. A
ll
R
ig
h
ts
R
e
se
rv
ed
.
Su
m
m
ar
y
K
ey
p
o
in
ts
c
o
ve
re
d
in
t
h
is
le
ss
o
n
:
B
ig
d
at
a
w
as
d
e
fi
n
e
d
Fo
u
r
b
u
si
n
e
ss
d
ri
ve
rs
f
o
r
ad
va
n
ce
d
a
n
al
yt
ic
s
w
e
re
id
e
n
ti
fi
e
d
Th
e
t
e
ch
n
iq
u
e
s
fo
r
B
u
si
n
e
ss
In
te
lli
ge
n
ce
w
e
re
d
is
ti
n
gu
is
h
e
d
f
ro
m
th
o
se
o
f
D
at
a
Sc
ie
n
ce
Th
e
r
o
le
o
f
th
e
D
at
a
Sc
ie
n
ti
st
w
it
h
in
t
h
e
n
ew
b
ig
d
at
a
e
co
sy
st
e
m
w
as
d
e
sc
ri
b
e
d
M
u
lt
ip
le
il
lu
st
ra
ti
ve
e
xa
m
p
le
s
o
f
b
ig
d
at
a
o
p
p
o
rt
u
n
it
ie
s
w
e
re
ci
te
d
M
o
d
u
le
1
:
In
tr
o
d
u
ct
io
n
t
o
B
D
A
2
8
