大數據4v和五v是什麼意思

Ⅰ 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。

Ⅱ 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不在於掌握龐大的數據信息。

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」。

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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。

Ⅲ 大數據4v是指哪四個

大數據的4V，就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值低Value」「速度快Velocity」

現在已經有5V了

一、Volume：數據量大，包括採集、存儲和計算的量都非常大。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）。

二、Variety：種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網路日誌、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。

三、Value：數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。

四、Velocity：數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。

五、Veracity：數據的准確性和可信賴度，即數據的質量。

Ⅳ 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。

Ⅳ 「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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Ⅵ 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。

Ⅶ 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PB級別；第二，數據類型繁多。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。

Ⅷ 大數據4v是什麼意思

1、大數據4v是指Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。大數據具有海量性、多樣性、高速性、易變性的特徵。
2、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；種類（Variety）：數據類型的多樣性；速度（Velocity）：指獲得數據的速度；可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。大數據三大特徵
3、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。
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Ⅸ 大數據可以概括為5個v，包括以下哪些

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生