大数据4v特点

① 大数据特征中的4v是什么

大数据的特征，由维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出，大数据的4V特征：规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）。
（1）规模性
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
（2）多样性
多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。
①数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。
而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。
②数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70％-85％的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。
③数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。
（3）高速性
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
（4）价值性
尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在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，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。

② 大数据的4v特征包括哪些方面

规模性、高速性、多样性、价值性。大数据的4v特征分别是：
1、规模性：随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
2、高速性。3、多样性：主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强。
4、价值性。

③ 大数据4v特征指的是什么

大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。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。

Velocity（高速性）：这是大数据区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。

Variety（多样性）：这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，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。

Value（价值性）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

④ 大数据的4v特点具体指的是什么

大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据技术的战略意义专不在于掌握属庞大的数据信息。

而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

(4)大数据4v特点扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

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V特征指什么

①数量(Volume)，即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别;

②多样性(Variety)，即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;

③速度(Velocity)，即处理速度快;在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要有秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。

④真实性(Veracity)，即追求高质量的数据。数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。