Big data is difficult to work with

Big data is difficult to work with using most relational database management systems and desktop statistics and visualization packages, requiring instead massively parallel software running on tens, hundreds, or even thousands of servers. What is considered big data varies depending on the capabilities of the organization managing the set, and on the capabilities of the applications that are traditionally used to process and analyze the data set in its domain. Big Data is a moving target; what is considered to be Big today will not be so years ahead. For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.

結果 (中文) 1:

大数据很难用大多数关系数据库管理系统和桌面统计和可视化软件包，而需要在几十、 上百或甚至数千台服务器上运行的并行软件的工作。什么被认为是大数据而异的组织管理集，和对传统上用来处理和分析其域中的数据集的应用程序的功能的能力。大数据是一个移动的目标;什么被认为是大今天不会这么多年未来。对于某些组织，第一次面对几百千兆字节的数据可能会触发需要重新考虑数据管理选项。对于其他人，可能需要数十或数百兆兆字节之前数据大小成为重要的考虑因素。

結果 (中文) 2:

大数据是难以用大多数关系型数据库管理系统和桌面统计和可视化封装工作，要求在数十，数百，甚至数千台服务器上运行，而不是大规模并行软件。什么被认为是大的数据取决于组织的管理组的功能而变化，并且在该传统上用于处理和分析数据在其领域设定的应用程序的功能。大数据是一个移动的目标; 什么被认为是大的今天也不会提前这么多年。对于一些组织，面对数百名首次GB的数据可能会触发需要重新考虑数据管理选项。对于其他人，之前的数据大小变成了显著的考虑，可能需要几十或数百TB。

結果 (中文) 3:

大数据是很难使用最关系数据库管理系统和桌面统计数据和可视化软件包，而不是大规模并行软件运行在数万，数百甚至数千台服务器。被认为是大数据的变化取决于组织管理的能力，以及传统上用于处理和分析其域中的数据集的应用程序的能力。大数据是一个移动的目标，今天被认为是大的，不会有那么几年的未来。对于一些组织，面对首次数据几百个字节可能会触发一个需要重新考虑数据管理选项。对于其他人，它可能需要几十或几百百万兆字节之前数据的大小成为一个重要的考虑。