大数据特点4v

da 数据的四个基本特征是:1。数据量大；2.要求快速响应；3.数据多样性；4.低值密度。大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Da 数据的4V特征是量(规模)、速(高速)、变(多样)、值(价值)。

Da 数据的4V表示“音量大”、“多样性品种”、“低值”、“速度快”，现在是5V。“Da 数据”的起始计量单位至少为P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。二、品种:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化，体现在网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。，各类数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何结合业务逻辑和强大的机器算法挖掘数据的价值，是数据时代最需要解决的问题。四。速度:数据增长快，处理速度快，时效性要求高。比如搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能实时推荐。这是Da 数据区别于传统的数据挖掘的显著特点。

large数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据是指采用所有方法数据而不是随机分析(抽样调查)的捷径)。

数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。再次，数据的来源直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据的来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。

large -14v表征为数据大规模:large数据通常指100TB以上的量；数据品种:数据品种、复杂、多样是Da 数据的重要特征；数据处理速度快:数据从产生到消费，时间窗口很小，可供决策的时间很短；数据低价值密度:挖掘大数据的价值类似于沙里淘金，从海量数据中挖掘出稀有珍贵的信息。大数据指超过传统数据库系统数据的处理能力的。

为了得到Da 数据中的值，必须选择另一种方式来处理。数据中隐藏着有价值的模式和信息，过去需要相当多的时间和成本才能提取出来。沃尔玛或谷歌等龙头企业要从Big 数据中挖掘信息，需要付出很高的代价。现在的各种资源，比如硬件，云架构，开源软件，让大数据的处理变得更方便，更便宜。

总的来说，Da 数据主要有以下四个典型特征:量、变、速、值，称为“4V”。1.规模。大数据一开始的特点是“量大”，存储单位从过去的GB、TB到PB、EB。随着信息技术的飞速发展，数据开始爆发。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能终端等。都成为了数据的来源。

智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、分析、预测和处理。2.多样性，数据的广泛来源决定了数据形式的多样性。大数据大致可以分为三类:一类是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据，等等，二是非结构化数据，如视频、图片、音频等。，其特点是数据之间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，，其特征是数据的弱因果关系。