töötlemiseks ei piisa tavapärastest vahenditest ja ressurssidest. Traditsiooniliselt on suurandmete jaoks iseloomulikud tunnused välja toodud „kolm V-d”: maht (Volume; füüsilise mahu hulga mõttes), kiirus (Velocity; kiirus nii kasvukiiruse kui ka kiire töötlemise ja tulemuste saamise vajaduse mõttes), mitmekesisus (Variety; eri tüüpi struktureeritud ja poolstruktureeritud andmete samaaegse töötlemise võimaluse mõttes). Traditsioonilised andmevormid ei ole võimelised nii suuri koguseid kuvama ja töötlema. Lisaks on big data töötlemiseks enamasti vaja Internetti (andmeallikad) ning töötlusmasinad töötlevad pidevalt uusi sissetulevaid andmeid, millega küsimustik täpselt toime ei tule. Samuti big data’na võivad olla pildid (näiteks astronoomias), aga statistika kuvab kõige sagedamini arvväärtusi. - Missuguseid uusi võimalusi ja riske võib big data tekitada sotsiaalteadlastele (ka majandusteadlastele)
Tegeliku protsessi võime määramine Tootmisprotsessis on vajalik, et mõõtevead oleks võimalikult väikesed. Arvutiga seotud tootmisprotsessis on võimalik seda saavutada, lisades pidevalt vastava parandi. See parand on aga esitatav piirväärtustena. Protsessi statistiline kontroll 63 Tootmisprotsessi kontrollimiseks on rakendatavad mitmesugused kvaliteeditagamise vahendid - andmevormid- kontrolllehed (check list), histogrammid (histograms),Pareto diagrammid, hajuvusdiagrammid (scatter diagrams), Ishikava kalaluudiagrammid (fishbone diagrams) jt. Tootmisprotsessi kontrolliks kasutatakse eelkõige X- ja S-kaarte. X-kaardile kantakse gruppide keskväärtused ning S-kaartidele standardhälbed. X-kaart x UCL (ülemine lubatud hälve) Keskväärtus
annaabi.ee 
