大數據有哪些基本特徵

⑴ 大數據的主要特徵有哪些

大量化(Volume)指數據的數量巨大。日新月異的信息存儲技術使得存儲大量數據的成本越來越低，特別是分布式存儲技術的日益成熟，逐漸使得存儲 PB、EB 甚至 ZB 級別的數據成為可能。

多樣性(Variety)指數據的種類繁多。只需要連上互聯網，就可以隨時隨地查看並獲取想要的數據，但與此同時也面臨了一系列的挑戰。互聯網上的數據雖多，但大部分數據的呈現形式為非結構化或半結構化的。如何將不同的數據結構歸結到統一的結構中是一個重要的問題。

快速化(Velocity)是指目前大數據時代，數據越來越實時化，數據的產生與處理速度逐漸能夠滿足人們的需求。

價值密度低(Value)是大數據中最為關鍵的一點， 雖然真實世界中的數據量極大，但真正有價值的內容 卻較少。以監控視頻為例，雖然監控視頻的內容極其之大，但實際有價值的部分可能不過幾分鍾。如何利用雲計算等技術從大量的數據中提取出最為關鍵、最有價值的部分，並將信息轉換成知識是值得研究的內容。

⑵ 大數據的基本特點有哪些

大數據的基本特點為：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

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。

7、價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(2)大數據有哪些基本特徵擴展閱讀：

大數據分析的六個基本方面：

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2、Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

5、數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

參考資料來源：網路-大數據

⑶ 大數據具有哪些特徵

1、數據擁有巨大的體量

大數據所擁有的數據規模非常大，隨著各種技術的發展，人們的軌跡都能夠以數據的形式被記錄下來，而這些數據將會以更大的數據體量來進行記錄和儲存，這些龐大的數據體量只有大數據才能夠有效的進行處理。

2、數據類型多種多樣

目前，所有的數據類型並不僅僅是文本或是數字的形式，還增加了更多的類型，包括音頻、視頻、圖片甚至是地理位置信息等數據，其中，個性化的數據佔到了大多數。

3、更快的處理速度

大數據的處理所遵循的定律是一秒定律，能夠在不同類型的數據當中將更具有價值的信息，有效的進行獲得。

4、真實性

大數據的重要性，就在於是否能夠有效的對決策進行支持，而大數據的真實性，是獲得有效思路和正確內容的因素之一，也是決策得以成功進行制定的基礎。

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⑷ 大數據的特徵包括哪些

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。

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。

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。

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。

⑸ 大數據的基本特徵

大數據特徵為：數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大數據指的是無法在一定時間范圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
一、大數據特徵

1、數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。

2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特徵。

3、數據價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價值密度卻較低。大數據時代亟待解決的難題是：如何通過強大的機器演算法可以更迅速地完成數據的價值「提純」。

二、大數據的四大特點

1、海量性：有IDC 最近的報告預測稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球數據量。現在來看，大數據的規模一直是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍可以從幾十TB到數PB不等。也就是說，存儲1 PB數據是需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的來源都能產生數據。

2、高速性：指數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，創建實時數據流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器。企業一般需了解怎麼快速創建數據，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給用戶，來滿足他們的一些需求。

3、多樣性：由於新型多結構數據，導致數據多樣性的增加。還包括網路日誌、社交媒體、手機通話記錄、互聯網搜索及感測器網路等數據類型造成。

4、易變性：大數據會呈現出多變的形式和類型，是由於大數據具有多層結構，相比傳統的業務數據，大數據有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務數據已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。現在來看，要處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。

⑹ 大數據主要特徵

⑺ 大數據主要特徵有哪些

大數據並不只是數據量大而已，它是數據存儲+分布式調度+數據分析的結合
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

⑻ 哪些是大數據的基本特徵

容量、種類、速度、可變性、真實性、復雜性、價值。

⑼ 大數據的四個基本特徵

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

大數據的四個基本特徵是：

1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。

2.
要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

3.
數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4.價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

⑽ 大數據的四大特點分別是什麼

一、大量

大數據的特徵首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿意很多人的需求，然而跟著時刻的推移，存儲單位從曩昔的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只要數據體量達到了PB級別以上，才幹被稱為大數據。跟著信息技能的高速發展，數據開端爆發性增長。交際網路、移動網路、各種智能東西等，都成為數據的來歷。

二、高速

便是經過演算法對數據的邏輯處理速度十分快，1秒規律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技能有著本質的不同。而且這些數據是需要及時處理的，由於花費很多本錢去存儲效果較小的歷史數據是十分不劃算的。

三、多樣

如果只要單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值。廣泛的數據來歷，決議了大數據方式的多樣性。任何方式的數據都可以產生效果，目前使用最廣泛的便是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今天頭條等，這些平台都會經過對用戶的日誌數據進行剖析，然後進一步推薦用戶喜歡的東西。

四、價值

這也是大數據的核心特徵。實際國際所產生的數據中，有價值的數據所佔份額很小。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時分，那麼它天然就有了商業價值，比方經過剖析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬患者的數據，根據這些數據進行剖析就能猜測疾病的發生，這些都是大數據的價值。

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