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1.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。
2.种类(Variety):数据类型的多样性。
3.速度(Velocity):指获得数据的速度。
4.可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5.真实性(Veracity):数据的质量。
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；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”对于大数据观点，有多种说法。
1、常用4个V来概括大数据的特征，即数据量巨大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据种类繁多（Variety）、价值密度低（Value）。
2、另有观点，四个方面概括：数据量（volume）、处理速度（velocity）、多样性（variety）、真实性（veracity），简称4V。
3、IBM提出的大数据5V特点，正好是以上两点的综合：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
1)Volume：大量、海量性。数据体量巨大，数据的采集、计算、存储量都非常的庞大。一般是TB级的数据量，并且每天数据的增长量比较大。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。有IDC 的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。当前，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。
2)Variety：多样性，数据类型繁多，种类和来源多样化。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。种类分为：结构化、半结构化和非结构化数据等。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，来源包括：网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等等。多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。要求数据的处理速度比较快，从数据采集、加工处理、分析到产生价值的速度，能够及时快速的响应，并不能因为数据量大，响应速度就慢下来。
大数据的三类数据：
A、结构化数据，如企业用的人事系统、财务系统、ERP系统，这些系统中的数据都是结构化的；
B、半结构化数据，如电子邮件、用windows处理的文字、在网上看到的新闻；
C、非结构化数据，如传感器、移动终端、社交网络产生的数据。
大数据有四个主要特征:
1.Volume:数据量巨大
2.Variety:数据类型多
3.Velocity:数据流动快
4.Value:数据潜在价值大
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
大数据的基本特质有数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大
1、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。
2、种类（Variety）：数据类型的多样性。
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
1容量（Volume）
2、种类（Variety）
3、速度（Velocity）
4、可变性（Variability）
5、真实性（Veracity）
6、复杂性（Complexity）
7、价值（value）
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