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海量数据
随着互联网的快速发展，大数据时代已经到来，在这个时代，数据量呈现出爆炸式增长，海量数据成为企业、政府等各领域的重要资源，据统计，全球数据量每年增长50%，预计到2020年，全球数据量将达到44ZB，海量数据为各个行业提供了丰富的信息来源，有助于企业发现潜在的市场机会，提高决策效率。
多样性
大数据具有多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据主要来源于数据库，如企业内部管理系统、金融系统等；半结构化数据来源于网页、社交媒体等；非结构化数据则包括图片、音频、视频等，多样性使得大数据在各个领域得到广泛应用，如医疗、教育、金融等。
实时性
大数据具有实时性，即数据产生、传输、处理和反馈的速度非常快，在金融、安防、交通等领域，实时数据处理能力至关重要，金融机构通过实时分析交易数据，可以及时发现异常交易并采取措施；交通部门通过实时监控交通流量，可以优化交通信号灯控制，提高道路通行效率。
价值密度低
尽管大数据具有海量、多样、实时等特点，但价值密度却相对较低，这意味着在大数据中，有价值的信息占比很小，如何从海量数据中提取有价值的信息成为大数据处理的关键，通过数据挖掘、机器学习等技术，可以从大数据中提取有价值的信息，为企业、政府等提供决策支持。
高速处理
随着数据量的不断增长，大数据处理速度要求也越来越高，传统数据处理方法已无法满足大数据处理需求，为了应对这一挑战，大数据技术不断创新发展，如分布式计算、云计算等，这些技术使得大数据处理速度得到显著提升，为企业、政府等提供了高效的数据处理能力。
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大数据时代的到来，为各个行业带来了前所未有的机遇和挑战，从海量数据、多样性、实时性、价值密度低和高速处理这五个方面来看，大数据具有以下特点：
1、海量数据：数据量呈爆炸式增长，为企业、政府等提供了丰富的信息来源。
2、多样性：数据类型丰富，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3、实时性：数据处理速度快，为各领域提供了实时决策支持。
4、价值密度低：在大数据中，有价值的信息占比很小，需要通过技术手段提取。
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5、高速处理：分布式计算、云计算等技术使得大数据处理速度得到显著提升。
面对大数据时代的挑战，企业、政府等应积极拥抱新技术，加强数据挖掘、分析能力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
标签： #大数据总结出5个特点
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