大数据的5个特点（大数据的5大特点）
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大数据的主要特点
1、IBM提出了大数据”5V”特点：Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。Variety：种类和来源多样化。
2、合理运用大数据，以低成本创造高价值。大数据，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。
3、大数据的基本特点为：容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。
4、数据价值密度相对较低：随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息海量，但是价值密度却较低。大数据时代亟待解决的难题是：如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”。
5、大数据的主要特征如下：量大：大数据的最显著特征是数据的数量巨大。随着信息技术的发展，各种传感器、设备和互联网应用产生了海量的数据，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。
6、同时对于任何有价值的信息，都是在处理海量的基础数据后提取的。在大数据蓬勃发展的今天，人们一直探索着如何提高计算机算法处理海量大数据，提取有价值信息的的速度这一难题。
1.大数据是什么,有哪些特点?
1、IBM提出了大数据”5V”特点：Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。Variety：种类和来源多样化。
2、在大数据时代，数据产生和更新的速度非常快，要求数据处理和分析的速度也要相应地提高。例如，在股市交易中，每秒产生的数据量非常庞大，要求数据处理和分析的速度能够达到实时或接近实时的水平。
3、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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
4、大数据（big data），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。
5、数据拥有巨大的体量 大数据所拥有的数据规模非常大，随着各种技术的发展，人们的轨迹都能够以数据的形式被记录下来，而这些数据将会以更大的数据体量来进行记录和储存，这些庞大的数据体量只有大数据才能够有效的进行处理。
大数据的特征有哪些?
大数据的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度），Veracity（真实）。Volume(大量)：包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合。
最后，大数据的主要特征还包括了高度可扩展性和数据价值的高度挖掘性。大数据可以通过不断增加硬件资源来实现可扩展性，从而更好的支持数据分析与处理。
大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。大量。
IBM提出了大数据”5V”特点：Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。Variety：种类和来源多样化。
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