大數據時代的基本特徵

Ⅰ 大數據的基本特徵

大數據特徵為：數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大數據指的是無法在一定時間范圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
一、大數據特徵

1、數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。

2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特徵。

3、數據價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價值密度卻較低。大數據時代亟待解決的難題是：如何通過強大的機器演算法可以更迅速地完成數據的價值「提純」。

二、大數據的四大特點

1、海量性：有IDC 最近的報告預測稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球數據量。現在來看，大數據的規模一直是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍可以從幾十TB到數PB不等。也就是說，存儲1 PB數據是需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的來源都能產生數據。

2、高速性：指數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，創建實時數據流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器。企業一般需了解怎麼快速創建數據，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給用戶，來滿足他們的一些需求。

3、多樣性：由於新型多結構數據，導致數據多樣性的增加。還包括網路日誌、社交媒體、手機通話記錄、互聯網搜索及感測器網路等數據類型造成。

4、易變性：大數據會呈現出多變的形式和類型，是由於大數據具有多層結構，相比傳統的業務數據，大數據有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務數據已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。現在來看，要處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。

Ⅱ 大數據時代有哪些主要特點

1.數據量大
大數據的起始計量單位至少是p（1000個t）、e（100萬個t）或z（10億個t）。
2.類型繁多
包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
3.價值密度低
如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
4.速度快、時效高
這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

Ⅲ 大數據的特徵

大數據的四大特徵如下：

第一，數據容量大

從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多

相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

第三，商業價值高

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

第四，處理速度快

這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

大數據的作用

1、提供個性服務

很多人覺得大數據好像離我們很遠，其實我們在日常所使用的智能設備，就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手錶或者是運動手環，就可以在我們平時運動的時候，幫助我們採集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時，還可以幫助監控我們的睡眠，從而對這些數據進行分析，對未來階段進行規劃。

2、幫助企業

有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好，從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案，推測客戶喜愛什麼樣的產品，對企業起到很大的幫助，也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據，對未來市場走向進行預測，並對企業當前情況進行分析，為接下來的走向提供一個參考依據。

Ⅳ 大數據的特徵有哪些

大數據的特徵都有哪些
數據量大（Volume）
第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）
第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）
第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（Velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭

Ⅳ 大數據的四大特點，分別是

大數據的4V特徵：
Volume（規模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多樣性）、
Value（價值性）。
---維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》

Ⅵ 大數據的主要特徵有哪些

大量化(Volume)指數據的數量巨大。日新月異的信息存儲技術使得存儲大量數據的成本越來越低，特別是分布式存儲技術的日益成熟，逐漸使得存儲 PB、EB 甚至 ZB 級別的數據成為可能。

多樣性(Variety)指數據的種類繁多。只需要連上互聯網，就可以隨時隨地查看並獲取想要的數據，但與此同時也面臨了一系列的挑戰。互聯網上的數據雖多，但大部分數據的呈現形式為非結構化或半結構化的。如何將不同的數據結構歸結到統一的結構中是一個重要的問題。

快速化(Velocity)是指目前大數據時代，數據越來越實時化，數據的產生與處理速度逐漸能夠滿足人們的需求。

價值密度低(Value)是大數據中最為關鍵的一點， 雖然真實世界中的數據量極大，但真正有價值的內容 卻較少。以監控視頻為例，雖然監控視頻的內容極其之大，但實際有價值的部分可能不過幾分鍾。如何利用雲計算等技術從大量的數據中提取出最為關鍵、最有價值的部分，並將信息轉換成知識是值得研究的內容。

Ⅶ 大數據時代有哪些主要特點

大數據有4個特點，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之為4V。

1．大量。大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。

隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。

迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2．多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。

日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

3．高速。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。

並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。

基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

4.價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。

相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析。

發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

Ⅷ 大數據的四個基本特徵包括

大數據的四個基本特徵是：數據量大，要求快速響應，數據多樣性，價值密度低。

大數據的四個基本特徵介紹：

1、數據量大

TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要進行數據分析處理。

2、要求快速響應

市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。