大数据的四大特性

① 大数据具备哪四个特征

大数据具有四大特征，分别是：易变性、高速性、多样性、海量性。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

② 大数据的特征有哪些

Volume:数据量巨大。
体量大是大数据区分于传统数据最显著的特征。 一般关系型数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。
Variety:数据类型多。
大数据所处理的计算机数据类型早已不是单一的文本形式或者结构化数据库中的表，它包括订单、日志、BLOG、微博、音频、视频等各种复杂结构的数据。
Velocity:数据流动快。
速度是大数据区分于传统数据的重要特征。 在海量数据面前，需要实时分析获取需要的信息，处理数据的效率就是组织的生命。

③ 大数据的特性

1、数据类型繁多：对数据的处理能力提出了更高的要求，例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。

2、处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显著的特征。

3、数据价值密度相对较低：随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息海量，但是价值密度却较低。大数据时代亟待解决的难题是：如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”。

二、大数据的四大特点

1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。

2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。

3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。

4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。

④ 大数据的四个特点是什么

大数据是什么：大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。
大数据的四个特点是：大量、高速、多样、价值

⑤ 大数据的四大特点，分别是

大数据的4V特征：
Volume（规模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多样性）、
Value（价值性）。
---维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》

⑥ 大数据的四大特征

1、海量性

例如，IDC 最近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大50 倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
2、多样性

数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
3、高速性
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
4、易变性
大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。

⑦ 大数据的四个基本特征

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据的四个基本特征是：

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2.
要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3.
数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

⑧ 大数据的四大特点分别是什么

一、大量

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满意很多人的需求，然而跟着时刻的推移，存储单位从曩昔的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只要数据体量达到了PB级别以上，才干被称为大数据。跟着信息技能的高速发展，数据开端爆发性增长。交际网络、移动网络、各种智能东西等，都成为数据的来历。

二、高速

便是经过算法对数据的逻辑处理速度十分快，1秒规律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技能有着本质的不同。而且这些数据是需要及时处理的，由于花费很多本钱去存储效果较小的历史数据是十分不划算的。

三、多样

如果只要单一的数据，那么这些数据就没有了价值。广泛的数据来历，决议了大数据方式的多样性。任何方式的数据都可以产生效果，目前使用最广泛的便是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今天头条等，这些平台都会经过对用户的日志数据进行剖析，然后进一步推荐用户喜欢的东西。

四、价值

这也是大数据的核心特征。实际国际所产生的数据中，有价值的数据所占份额很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时分，那么它天然就有了商业价值，比方经过剖析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万患者的数据，根据这些数据进行剖析就能猜测疾病的发生，这些都是大数据的价值。

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⑨ 大数据四大特征

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西

《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

1.大量

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2.高速

就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

3.多样

如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

4.价值

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛，如运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。

所以现在加入大数据的行列，前景是很不错的，找一个专业的机构去学习也是可以

⑩ 大数据的四个典型特征

大数据的四个典型特征
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。