大数据的特征 4个v,简述大数据特征

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。这是一个大的数据不同于传统的数据重大发掘特征。

large 数据显示了“4V 1C”的特点:(1)综艺，大数据各种各样，在编码方式上，数据格式和应用。(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。

Da数据特征Da数据(BigData)的四个典型例子指的是“现有软件工具无法提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量和复杂的。业界通常用四个V(即成交量、品种、价值、速度)来概括数据 of 特征。一个是数据体量巨大。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据的量是200PB(1PB210TB)，而历史上人类说出的所有单词的数据的量大约是5EB(1EB210PB)。

第二，数据综艺。这种类型的多样性也使得数据分为结构化数据和非结构化数据。相对于曾经易于存储的结构化数据，现在的非结构化数据越来越多，包括web日志、音频、视频、图片、地理信息等。这些类型的数据 pair-1。第三，价值密度低。值密度与数据 total的大小成反比。

Large数据4v特征Yes数据大型:大型数据通常指100TB以上的数量；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。

体积(质量)、速度(高速)、种类(品种)、价值(价值)。Big 数据或巨量数据是指无法通过当前主流的软件工具捕捉、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的决策，数据体量巨大。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据的量是200PB(1PB210TB)，而历史上人类说出的所有单词的数据的量大约是5EB(1EB210PB)。