Abstract Research on big data analytics inträder i den nya fasen som kallas snabbdata där flera gigabyte av data anländer i big data system varje sekund. Moderna stora datasystem samlar i sig komplexa dataströmmar på grund av volym, hastighet, värde, variation, variabilitet och sannfärdighet i de förvärvade data och ger följaktligen upphov till 6Vs av stora data. De reducerade och relevanta dataströmmarna anses vara mer användbara än att samla in råa, överflödiga, inkonsekventa och bullriga data. Ett annat perspektiv för minskning av big data är att de miljoner variablerna big dataset orsakar den dimensionella förbannelsen som kräver obegränsade beräkningsresurser för att avslöja användbara kunskapsmönster. I denna artikel presenteras en genomgång av metoder som används för att minska stora datamängder. Den presenterar också en detaljerad taxonomisk diskussion om big data reduktion metoder inklusive nätverksteori, big data komprimering, dimensionsreduktion, redundans eliminering, data mining, och maskininlärning metoder. Dessutom lyfts även de öppna forskningsfrågor som är relevanta för minskningen av big data fram.
Rehman m.fl. presentera en översyn av de metoder som används för att minska data i REF.
Big Data Reduction Methods: A Survey
{'venue': 'Data Science and Engineering', 'journal': 'Data Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}