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数据量大
随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据已经成为现代社会的重要资源，大数据的“大”主要体现在数据量上，据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量将以每年40%的速度增长，预计到2020年全球数据量将达到44ZB（1ZB=1亿TB），如此庞大的数据量，使得传统数据处理方法难以胜任。
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1、数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，如数据库、日志等，还包括非结构化数据，如图像、音频、视频等，这些数据类型在存储、处理和分析方面存在很大差异。
2、数据来源广泛：大数据来源于各种渠道，如社交网络、传感器、物联网设备、政府公开数据等，这些数据来源的多样性使得大数据具有极高的价值。
多样性
大数据的多样性主要体现在数据类型、数据来源、数据应用等方面。
1、数据类型多样：如前所述，大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，这种多样性使得大数据在处理和分析过程中需要采用不同的技术方法。
2、数据来源广泛：大数据来源于各种渠道，如政府、企业、个人等，这种多样性使得大数据在应用过程中具有广泛的前景。
3、数据应用丰富：大数据在各个领域都有广泛应用，如金融、医疗、教育、交通等，这种多样性使得大数据具有极高的价值。
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价值密度低
大数据的价值密度低是指从海量的数据中提取有价值信息的过程相对困难，以下是对价值密度低的几个方面进行解析：
1、数据冗余：在大数据中，存在大量重复、无效、低价值的数据，这些数据会增加数据处理的难度，降低数据的价值。
2、数据质量参差不齐：由于数据来源广泛，数据质量参差不齐，在处理和分析过程中，需要花费大量精力对数据进行清洗和筛选。
3、数据关联性低：在大数据中，数据之间可能存在关联性，但往往难以发现，这导致从海量数据中提取有价值信息变得困难。
高速增长
大数据的高速增长主要体现在以下几个方面：
1、数据产生速度快：随着互联网、物联网等技术的发展，数据产生速度呈指数级增长。
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2、数据处理需求增长：随着大数据应用的普及，对数据处理的需求不断增长。
3、数据存储需求增长：随着数据量的增加，对数据存储的需求也不断增长。
大数据的四大特征——数据量大、多样性、价值密度低、高速增长，使得大数据在现代社会具有极高的价值，在处理和分析大数据时，我们也需要面对诸多挑战，只有深入了解大数据的特征，才能更好地发挥其价值。
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