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大数据的4v特征有哪些

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大数据的4v特征分别是:1、规模性(Volume);随着信息化技术的高速发展,数据开始爆发性增长。2、高速性(Velocity)。3、多样性(Variety);主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强;4、价值性(Value)。

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定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,是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。

大数据的4v特征

大数据的特征,由维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出,大数据的4V特征:规模性(Volume)、高速性(Velocity)、多样性(Variety)、价值性(Value)。

(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。

①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。

②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。

③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著的特征。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。

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