大数据的基本特征有哪些？_第3页回答

2021-05-07 19:10发布

站内问答 / 大数据
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29条回答
帅帅马
2楼 · 2021-05-09 20:40

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）


请叫我雷锋叔叔啊
3楼 · 2021-05-09 22:51

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

香蕉牛油果酸奶
4楼 · 2021-05-10 09:38

大数据(big data)，是指无法在可承受的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。

　　1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

　　2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

　　3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

　　4.
价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

　　大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

JJN
5楼 · 2021-05-10 09:49

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。 


嘿呦嘿呦拔萝卜
6楼 · 2021-05-13 16:55

大量：大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。
高速：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
易变：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
多样：数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。

小杨小杨
7楼 · 2021-05-13 17:49

第一种类（Variety）：数据类型的多样性。

第二是速度（Velocity）：指获得数据的速度。



pipi雪
8楼 · 2021-05-20 16:09

容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值。

Danke - 四有青年
9楼 · 2021-06-03 15:41

大数据一共具有四个特征：（1）数据量大(Volume)：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)。（2）类型繁多(Variety)：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。（3）价值密度低(Value)：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。（4）速度快、时效高(Velocity)：这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力


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