大數據四大V

❶ 大數據的4v特徵分別是__________、__________、___________、__________

四v特徵指的是：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

❷ 大數據的獲取特點有哪些，其4v特徵分別是什麼

大數據的特點：
海量性、多樣性、高速性、易變性。
詳細來說：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據三大特徵
第一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 。
第二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。
第三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。

大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
其4v特徵分別是：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

❸ 「四個V」界定大數據概念

「四個V」界定大數據概念

大數據是一個新的概念，網友從各個領域看到過很多關於大數據概念的描述和界定，我們也很想知道從《綱要》的角度上來看，如何了解大數據的概念和內涵。

這個問題提的非常好，現在我個人認為大數據近幾年無論從應用、從技術、從產業都發展的非常快，而且成為我們全社會一個非常矚目的熱詞。但是從客觀上來看，無論是學術界、產業界還是政府界，還是普通老百姓，對大數據這個詞，BigData這個詞彙是缺乏一個統一的共識的。我們可以看到很多大數據的概念和界定的描述，比如說維基網路對大數據的定義，是用我們現有的技術手段無法在期望時間內進行處理的數據的集合。然後在學術界大家非常熟悉的關於大數據的界定就是4個V，四個英文的第一個字母的描述，第一個V就是volume，是大量的。大數據的量很大，某一個程度上達到PB級才是大數據，但是有時候幾百T也是大數據。

第二個V（variety）是類型，現在隨著互聯網的發展，很多類型不再是我們傳統意義上處理的結構化數據，有時候是半結構化，甚至是非結構化，原有的信息技術很難處理的技術。

第三個V（velocity）是速度，就是大數據的處理速度要很快，在很快、很及時的時間內，從大量的數據中來非常及時的獲得到我想要的數據和信息。比如說這個數據半個月以後分析出來好了，但是對我已經沒有用了，時間已經過去了。在公共安全的領域甚至治安的領域，利用數據分析是很現實的一個應用。

第四個是value，大家知道，實際上value表示的是價值密度低，它是一個「廢品利用」、「沙裡淘金」、「大海撈魚」的過程。從國家發改委牽頭從一兩年之前開始研究，會同工信部等部門來做相關行動綱要的研究和起草。從國家信息化發展大的角度來說，行動綱要的大數據的角度來看，我們學習大數據有一個共識，這樣才對它的戰略、內容會有更好的理解。

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❹ 大數據時代的挑戰、價值與應對策略

大數據時代的挑戰、價值與應對策略
隨著移動互聯網、物聯網、雲計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。在此背景下，電信運營商在其網路無休止擴容的同時，卻面臨「增量不增收」的困境；而一些採用「數據驅動型決策」模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1大數據時代的基本特徵
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵，稱為「四V」特徵：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（VelocityFast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2大數據時代面臨的挑戰
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道化壓力化解及「雲－管－端」的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的「四V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特徵及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3大數據帶來的價值
（1）利用大數據特徵，藉助雲計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚「雲－管－端」的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網路優化，掌控數據增值的「金鑰匙」。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，並應用於企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
（4）將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
（5）藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。

❺ 什麼是大數據它有哪些特點

1、大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、特點：大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。

❻ 大數據的四V特徵指什麼

①數量(Volume)，即數據巨大，從TB級別躍升到PB級別;

②多樣性(Variety)，即數據類型繁多，不僅包括傳統的格式化數據，還包括來自互聯網的網路日誌、視頻、圖片、地理位置等;

③速度(Velocity)，即處理速度快;在數據處理速度方面，有一個著名的“1秒定律”，即要有秒級時間范圍內給出分析結果，超出這個時間，數據就失去價值了。

④真實性(Veracity)，即追求高質量的數據。數據的重要性就在於對決策的支持，數據的規模並不能決定其能否為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。

❼ 如何理解大數據的4V

大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到專PB級別；第二，數據屬類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。

❽ 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》

❾ 大數據4v特徵指的是什麼

大數據的4v特徵分別是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（價值性）。大數據特徵的概念由維克托邁爾·舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》中提出。

截至目前，人類生產的所有印刷材料的數量是200PB，而歷史上全人類總共說過得話的數據量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

Velocity（高速性）：這是大數據區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。

Variety（多樣性）：這種典型的多樣性也讓數據唄分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便儲存的以資料庫或文本為主的結構變化數據，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。

Value（價值性）：價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何快速對有價值數據「提純」成為目前大數據背景下待解決的難題。