大数据特征包括 (大数据的特征指的是什么)
大数据特征包括，大数据的特征指的是什么，大数据是近年来信息技术领域的一个热门话题，大数据特征是指大数据在各个方面表现出来的特点和属性，通过深入的分析可以更好地了解大数据的本质和价值，下面将分几个方面来详细解释大数据的特征，大数据的特征之一是数据量巨大，大数据的量级通常以TB、PB甚至EB来衡量，这远远超出了传统数据库能够处理的范围，这…。
大数据是近年来信息技术领域的一个热门话题，大数据特征是指大数据在各个方面表现出来的特点和属性。通过深入的分析可以更好地了解大数据的本质和价值，下面将分几个方面来详细解释大数据的特征。
大数据的特征之一是数据量巨大。大数据的量级通常以TB、PB甚至EB来衡量，这远远超出了传统数据库能够处理的范围。这种巨大的数据量使得传统的数据处理技术和工具难以胜任，需要更加强大和高效的大数据处理技术。
大数据的特征还包括数据的多样性。大数据来源于各种不同的渠道和来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。这种多样性使得对大数据的处理和分析更加复杂和多样化，需要针对不同类型的数据采用不同的处理方法和工具。
大数据的特征还包括数据的即时性。大数据通常是实时生成和持续更新的，需要对数据进行快速的处理和分析以及时获取有用的信息和洞察。因此，大数据处理技术需要具备高速处理和即时响应的能力。
大数据的特征还包括数据的价值密度。大数据中包含着海量的信息和价值，但其中大部分是无用或冗余的数据，只有少部分数据具有真正的价值。因此，需要通过数据挖掘和分析等技术来发现和提取有用的信息，从而实现数据的价值最大化。
最后，大数据的特征还包括数据的不确定性。大数据的来源和内容通常是不确定和不完整的，包括数据质量、数据精度和数据完整性等方面存在着不确定性和随机性。处理不确定性数据需要具备较强的容错和鲁棒性，以确保数据处理的准确性和可靠性。
大数据的特征是包括数据量巨大、多样性、即时性、价值密度和不确定性等方面的特点。了解和掌握大数据的特征，有助于更好地利用大数据技术和工具，实现对海量数据的高效处理和分析，为企业决策和创新提供更加全面和准确的支持。
大数据具有哪些特征
展开全部大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据具有如下哪些特征
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。
例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。
以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据有那些特性?将在那些领域得到广泛应用
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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