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Challenges and Issues in Unstructured Big Data: A Systematic Literature Review

机译：非结构化大数据中的挑战和问题：系统文献综述

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In past years, data mining had been a standard approach to extract hidden knowledge or pattern known as Knowledge Discovery in Database (KDD). However, KDD approach is unable to handle a terabytes or petabytes of ‘Big Data.’ The presence of Big Data term arises due to thegrowth of data volume, velocity, variety, veracity and value. The objectives of this study are to explore the various data types available in Big Data and current challenges in Big Data. A systematic literature review is conducted to fulfill the research objectives. Several research questionsarise in this study for example what type of data available in Big Data as well as what are the major challenges and issues emerged from previous studies. The outcomes of this review identified three data types in Big Data which are unstructured, semi-structured and structured data. Besides,there are also three greatest challenges in Big Data which are data, processing and management challenge. The result also reveals that process challenge is the most critical challenge in Big Data. This extensive systematic literature review can contribute knowledge to the Big Data area aswell as for future research.
机译：在过去几年中，数据挖掘是提取数据库（KDD）中称为知识发现的隐藏知识或模式的标准方法。但是，KDD方法无法处理“大数据的Tberytes或Petabytes”。由于数据量，速度，品种，准确性和价值的生长，大数据项的存在。本研究的目标是探讨大数据中提供的各种数据类型和大数据中的当前挑战。进行系统文献综述以实现研究目标。这项研究中的几个研究如下研究中的研究，例如，大数据中提供的数据以及以前研究中出现的主要挑战和问题是什么。本综述结果标识到大数据中的三种数据类型，这些数据类型是非结构化的，半结构化和结构化数据。此外，大数据也有三个最大的挑战，这些挑战是数据，加工和管理挑战。结果还表明，过程挑战是大数据中最关键的挑战。这种广泛的系统文献综述可以为未来的研究提供对大数据区域的知识。

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