大数据有哪些基本特征

⑴ 大数据的主要特征有哪些

大量化(Volume)指数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，特别是分布式存储技术的日益成熟，逐渐使得存储 PB、EB 甚至 ZB 级别的数据成为可能。

多样性(Variety)指数据的种类繁多。只需要连上互联网，就可以随时随地查看并获取想要的数据，但与此同时也面临了一系列的挑战。互联网上的数据虽多，但大部分数据的呈现形式为非结构化或半结构化的。如何将不同的数据结构归结到统一的结构中是一个重要的问题。

快速化(Velocity)是指目前大数据时代，数据越来越实时化，数据的产生与处理速度逐渐能够满足人们的需求。

价值密度低(Value)是大数据中最为关键的一点， 虽然真实世界中的数据量极大，但真正有价值的内容 却较少。以监控视频为例，虽然监控视频的内容极其之大，但实际有价值的部分可能不过几分钟。如何利用云计算等技术从大量的数据中提取出最为关键、最有价值的部分，并将信息转换成知识是值得研究的内容。

⑵ 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。

(2)大数据有哪些基本特征扩展阅读：

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

⑶ 大数据具有哪些特征

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。

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⑷ 大数据的特征包括哪些

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。

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。

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。

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着的特征。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。

⑸ 大数据的基本特征

大数据特征为：数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高。大数据指的是无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
一、大数据特征

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，也这是大数据最显着的特征。

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。

⑹ 大数据主要特征

⑺ 大数据主要特征有哪些

大数据并不只是数据量大而已，它是数据存储+分布式调度+数据分析的结合
大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性
随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

⑻ 哪些是大数据的基本特征

容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值。

⑼ 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。

⑽ 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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