① 大數據特徵中的4v是什麼
大數據的特徵,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,大數據的4V特徵:規模性(Volume)、高速性(Velocity)、多樣性(Variety)、價值性(Value)。
(1)規模性
隨著信息化技術的高速發展,數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量,而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。
(2)多樣性
多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。
①數據來源多,企業所面對的傳統數據主要是交易數據,而互聯網和物聯網的發展,帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。
而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備,決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類:一是結構化數據,如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等,其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據,如視頻、圖片、音頻等,其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據,如HTML文檔、郵件、網頁等,其特點是數據間的因果關系弱。
②數據類型多,並且以非結構化數據為主。傳統的企業中,數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。
③數據之間關聯性強,頻繁交互,如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌,就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。
(3)高速性
這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面:一方面,大數據的數據規模更大;另一方面,大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析,數據輸入、處理與丟棄立刻見效,幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
(4)價值性
盡管企業擁有大量數據,但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小,而大數據真正的價值體現在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,並運用於農業、金融、醫療等各個領域,以期創造更大的價值。
② 大數據的4v特徵包括哪些方面
規模性、高速性、多樣性、價值性。大數據的4v特徵分別是:
1、規模性:隨著信息化技術的高速發展,數據開始爆發性增長。
2、高速性。3、多樣性:主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強。
4、價值性。
③ 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。
④ 大數據的4v特點具體指的是什麼
大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。大數據技術的戰略意義專不在於掌握屬龐大的數據信息。
而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。
(4)大數據4v特點擴展閱讀:
大數據的應用:
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
⑤ 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》
⑥ 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。