大数据4v的特点

Da 数据，有什么特点？什么是具有4V特性的“Da 数据”?Da 数据呈现“4V 1C”的特点:(1)种类繁多，Da 数据有很多种，在编码方式上，数据格式。(2)体量，各种设备产生的海量数据其数据规模极其庞大，远远大于目前互联网上的信息。

随着云时代的到来，big 数据(Bigdata)受到越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，“大数据”通常被用来描述一个公司创建的大量非结构化和半结构化数据，而这些数据下载到关系型数据库中进行分析会花费太多的成本。大型数据分析往往与云计算联系在一起，因为实时大型数据 set分析需要MapReduce这样的框架将工作分配到几十台、几百台甚至几千台计算机上。

理解这一点很重要，也正是这一点让这项技术有潜力走向很多企业。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。第三，价值密度低。以视频为例。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧。第四，处理速度快。

①体量，即数据巨大，从TB级跃升到PB级；②多样性，即数据的类型很多，不仅包括传统格式数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等。③速度，即加工速度快；关于数据的处理速度，有一个著名的“一秒定律”，即必须在一秒的时间范围内给出分析结果，超过这个时间范围数据就失去了价值。

4V指的是量、品种、价值，Velocity10指的是OnlineVolume( 数据大数量):数据大数量，以及大量的收集、存储和计算。种类:种类和来源的多样性。值(低值密度):数据低值密度。速度:数据成长快，处理快，时效性高。在线(数据在线):数据一直在线。

Da 数据的4V特征是:成交量(质量)、速度(高速)、品种(品种)、价值(价值)。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。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧。

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。

这句话不对。Da 数据的4V特性不包括:重要性。-14v的特征分别是成交量(质量)、速度(高速)、品种(多样性)、价值(价值)。“大数据”的概念是由维克多·迈耶·勋伯格和肯尼斯·凯耶在《大数据时间》中提出的。到目前为止，人类生产的所有印刷品的量是200PB，而历史上人类说的数据的总量大约是5EB。

Da 数据表现出“4V 1C”的特点:(1)种类繁多，Da 数据有编码方式、数据格式、应用特点等方面的差异，多种信息源并发。(2)体量，各种设备产生的海量数据其数据规模极其庞大，远远大于目前互联网上的信息。

总的来说，Da 数据有四个典型特征: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。大的数据大致可以分为三类:一类是结构化的数据，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。