本文目录导读：
数据量（Volume）
随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已成为现代社会不可或缺的组成部分，大数据时代，数据量呈现出爆炸式增长，据国际数据公司（IDC）预测，全球数据量每年将增长40%，到2020年，全球数据量将达到40ZB（1ZB=1亿TB），如此庞大的数据量，使得传统数据处理方法难以应对，催生了大数据技术的诞生。
1、数据来源多样化：大数据涉及的范围广泛，包括社交网络、传感器、移动互联网、电子商务、政府数据等，数据来源多样化，为大数据分析提供了丰富的素材。
2、数据类型多样化：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，非结构化数据占比最大，如文本、图片、音频、视频等，这使得大数据分析更加复杂。
3、数据增长速度惊人：随着信息技术的不断进步，数据生成速度越来越快，传统数据处理技术难以满足需求，大数据技术应运而生。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据多样性（Variety）
大数据时代，数据类型繁多，不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，这种多样性使得大数据分析变得更加复杂，但也为挖掘有价值信息提供了更多可能性。
1、结构化数据：指具有固定格式、易于存储和处理的数字数据，如数据库、关系型数据等。
2、半结构化数据：指具有部分结构的数据，如XML、JSON等，虽然具有一定的结构，但不如结构化数据规则。
3、非结构化数据：指没有固定格式、难以直接处理的数据，如文本、图片、音频、视频等。
数据价值密度低（Value）
大数据时代，数据量庞大，但其中有价值的信息占比很小，据统计，只有大约1%的数据具有实际价值，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为大数据分析的关键。
1、数据冗余：由于数据来源多样化，数据之间存在冗余现象，导致数据价值密度降低。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据质量参差不齐：部分数据存在错误、缺失、不一致等问题，影响数据价值。
3、数据挖掘难度大：从海量数据中挖掘有价值信息，需要运用复杂的算法和模型，对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据真实性（Veracity）
大数据时代，数据来源广泛，但数据真实性难以保证，数据真实性是指数据在收集、传输、存储、处理等过程中，是否准确、可靠、一致。
1、数据造假：部分数据可能被人为篡改，导致数据真实性受损。
2、数据隐私泄露：在数据收集、传输、存储等过程中，可能存在隐私泄露风险，影响数据真实性。
3、数据质量监控困难：数据真实性难以保证，给数据质量监控带来挑战。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据时效性（Velocity）
大数据时代，数据更新速度极快，时效性要求高，数据时效性是指数据在特定时间内具有的价值。
1、实时性：部分应用场景对数据实时性要求较高，如金融、医疗、交通等。
2、预测性：通过对历史数据的分析，预测未来趋势，为决策提供依据。
3、数据更新周期短：数据更新周期缩短，对数据处理技术提出了更高的要求。
大数据具有数据量、多样性、价值密度低、真实性和时效性五大核心特征，面对这些特征，我们需要不断创新大数据技术，提高数据处理能力，挖掘出有价值的信息，为我国经济社会发展提供有力支持。
标签： #简述大数据的基本特征(v2)
评论列表