大数据显著特征

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、各种智能工具和服务工具都成为了数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB；大约有10亿脸书用户每天生成超过300TB的日志。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。

特征是:丰富、高速、多元、有价值、真实。一个很大的数，意思是大数据很大。高速，指大数据必须高效快速处理。多样化体现在数据类型的多样性，不仅包括传统的数字和文字，还包括更复杂的声音、图像和视频。有价值是指大数据的价值更多体现在散数据之间的关联上。真实是指与传统的抽样调查相比，“Da 数据”所反映的内容更加全面。Big 数据(bigdata)，或称巨量数据，是指无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业做出更积极的决策。

Da数据contains特征，如下:第一个特征 Yes 数据有很多类型。包括网络日志、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。第二个特征 Yes 数据的值密度相对较低。比如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值，是数据时代亟待解决的问题。

这是一个大的数据不同于传统的数据最显著的特征发掘。“Da 数据”的功能和用途都很棒。它的影响不仅是经济上的，在政治和文化上也是深远的。“Da 数据”可以帮助人们开启“数”管理的模式，这也是我们现在的“大社会”。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。实际上数据的影响并不局限于信息通信行业，而是在“吞噬”和重构很多传统行业。广泛使用数据分析来管理和优化运营的公司都是one 数据 company。

以下四个特征:1、数据整理出来。large 数据的起始计量单位至少为P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。2.有各种类型，如日志、音频、视频、图片、地理信息等。多型数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3.价值密度低。随着物联网的广泛应用，信息过于海量，但可利用的数据信息价值很低。如何通过强大的机器算法更快的净化数据的价值，是数据时代迫切需要解决的问题。

四大数据如下:一是数据的容量从TB级跃升到PB级。第二，数据比过去易于存储的结构化数据和非结构化数据的类型越来越多，包括web日志、音频、视频、图片、地理信息等，这些类型的。第三，商业价值的高价值密度与数据总数的大小成反比，以视频为例。一个小时的视频在持续监控中有用数据可能只有一两秒。