可以有效利用的大数据特点是什么

⑴ 大数据的特点有哪些

根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）
一、Volume（大量）
大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单， 各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频， 每天发送的电子邮件， 以及上传的图片、视频与音乐，等等， 这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity（高速）
随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。所以客户越来越强调实时反馈，就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时，对于传输、存储、播放都要求高度，人们和企业都越来越依赖互联网，网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关，云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能，运营方还是服务商对于海量数据，谁能提供更快的速度，谁就能获得更多的用户和订单！
三、Variety（多样）
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，网络、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value（低价值密度）
随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取相关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。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。

⑵ 大数据 特点

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。 大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

适用领域
人工智能，BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+
特点
大量，高速、多样、价值、真实性
提出者
维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库

大数据与云计算的关系
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，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”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

⑶ 大数据的特点和作用是什么

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。

1. 预测分析技术

这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……

2. NoSQL数据库

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知识发现

支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。

4. 大数据流计算引擎

能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 内存数据结构

通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。

6. 分布式文件存储

为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 数据虚拟化

数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。

8. 数据集成

用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 数据准备

减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。

10. 数据质量

使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

以上就是大数据的特点和相关作用，更多关于大数据方面的基础性知识，可以看下这个更详细的视频讲解：网页链接，希望我的回答能帮到你。

⑷ 大数据的特点主要有什么

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(4)可以有效利用的大数据特点是什么扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

⑸ 大数据的特征是什么

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。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
大数据的特征：
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
真实性（Veracity）：数据的质量；
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道；
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

⑹ 大数据的基本特点有哪些

大数据的基本特点为：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(6)可以有效利用的大数据特点是什么扩展阅读：

大数据分析的六个基本方面：

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

5、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

参考资料来源：网络-大数据

⑺ 大数据的特征是什么

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(7)可以有效利用的大数据特点是什么扩展阅读：

大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

⑻ 大数据的基本特点有哪些

大数据的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。，数字化办公专业服务商：蓝凌认为：如果利用好大数据，能产生邓下价值。促进业务整合和协同：通过数据资产管理平台建设，形成统一标准和口径，可实现在跨部门共享与传播的标准数据，促进互通提效。有助于数据共享与数据分析，帮助企业沉淀、整合、共享、增值数据资产。

提升信息化管理水平：数据资产管理平台的建设可以协助企业对复杂的系统管理进行梳理简化：通过统一数据标准，系统间数据异构性问题降低，降低集成难度和成本；实现了系统互联互通，系统串联形成的规模化优势得以发挥，，为智能化建设提供支持；

提升组织的数据质量：对数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行数据质量管理，设计数据质量评价体系，将数据源头问题责任到部门、岗位、人员，实现数据质量的量化考核，保障主数据的安全、可靠。

支撑高层决策更智能：通过梳理企业运营的关键指标和维度，从业务作战核心的业务模块（市场、招投标、合同、项目），以及后台支撑管理（财务，费用，流程、人员）等场景建立企业经营驾驶舱、推送企业实现数据的便捷高效消费，提升企业决策的效率和正确性。

⑼ 大数据具有哪些特点及作用

大数据具有哪些特点及作用

当社会上各个行业都在标榜大数据的时候，人们对于大数据的了解却并不多。大数据的发展，对于人们的工作和生活都是有着非常大的影响。那么，大数据到底具有哪些特点和作用呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。

第一、什么是大数据

大数据，是一种规模非常大的，在分析、管理、储存和获取等方面都超出了传统的数据库软件所具有的功能处理范围的巨大数据的集合。

第二、大数据的特征

1、数据拥有巨大的体量

大数据所拥有的数据规模非常大，随着各种技术的发展，人们的轨迹都能够以数据的形式被记录下来，而这些数据将会以更大的数据体量来进行记录和储存，这些庞大的数据体量只有大数据才能够有效的进行处理。

2、数据类型多种多样

目前，所有的数据类型并不仅仅是文本或是数字的形式，还增加了更多的类型，包括音频、视频、图片甚至是地理位置信息等数据，其中，个性化的数据占到了大多数。

3、更快的处理速度

大数据的处理所遵循的定律是一秒定律，能够在不同类型的数据当中将更具有价值的信息，有效的进行获得。

4、真实性

大数据的重要性，就在于是否能够有效的对决策进行支持，而大数据的真实性，是获得有效思路和正确内容的因素之一，也是决策得以成功进行制定的基础。

第三、大数据的作用

当电子商务、数字家庭、物联网、移动互联成为了新一代的信息技术的应用形态，而这些应用所产生的大量数据，是大数据所进行运算与处理的基础，只有通过与新一代信息处理技术不断的有效融合，才能创造出更为巨大的价值。同时，大数据的存在，也是提高了企业的核心竞争力的主要条件。

通过了解大数据的相关特点和作用，相信一定能够让人们对大数据分析有了更为正确的认识，从而更好的对其进行使用。

以上是小编为大家分享的关于大数据具有哪些特点及作用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货