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海量
大数据时代的到来，首先展现给我们的就是数据的海量，与传统的数据处理方式相比，大数据具有前所未有的数据规模，据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到44ZB（ZB即泽字节，1ZB=10^21字节），如此庞大的数据量，已经远远超出了人类大脑的处理能力。
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海量数据主要来源于以下几个方面：
1、社交媒体：以微博、微信、抖音等为代表的社交媒体平台，每天产生海量用户数据，包括用户行为、兴趣、情感等。
2、互联网设备：智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等，通过物联网技术，将人们的日常生活与互联网紧密相连，产生了大量数据。
3、企业运营：企业内部管理系统、生产设备、供应链等，都产生了大量的数据。
4、政府部门：政府部门在公共服务、城市管理、市场监管等方面，也积累了大量的数据。
面对海量数据，我们需要采用分布式存储、云计算等先进技术，对这些数据进行高效、低成本的处理和分析。
多样
大数据的另一个显著特征是数据的多样性，传统的数据处理方式往往针对某一类数据，而大数据涉及的数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
1、结构化数据：如数据库中的数据，具有明确的格式和结构。
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2、半结构化数据：如XML、JSON等格式的数据，具有一定的结构，但不够严格。
3、非结构化数据：如文本、图片、视频等，没有固定的结构，难以直接处理。
处理多样化数据，需要采用多种数据处理技术，如数据清洗、数据集成、数据挖掘等。
实时
大数据时代，数据更新速度越来越快，实时性成为大数据的又一显著特征，实时数据处理要求在数据产生的同时，对其进行处理和分析，以便及时获取有价值的信息。
实时数据处理技术主要包括以下几个方面：
1、流数据处理：对实时产生的数据流进行实时处理和分析。
2、实时数据挖掘：从实时数据中挖掘有价值的信息。
3、实时推荐系统：根据实时数据，为用户提供个性化的推荐。
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价值
大数据的最终目的是为了挖掘数据中的价值，通过大数据分析，企业可以优化生产、提高效率；政府部门可以更好地服务民众、提高治理水平；个人可以更好地了解自己、优化生活。
大数据价值的挖掘主要涉及以下几个方面：
1、智能决策：通过对大数据的分析，为企业、政府等提供决策依据。
2、深度学习：利用大数据进行深度学习，实现人工智能的突破。
3、精准营销：根据用户数据，为企业提供精准营销方案。
4、健康医疗：通过分析医疗数据，为患者提供个性化治疗方案。
大数据的最显著特征是海量、多样、实时与价值，面对这些特征，我们需要不断探索新的技术，以更好地挖掘大数据的价值。
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