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数据量庞大
大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长，据相关数据显示，全球数据量每年以40%的速度增长，预计到2020年，全球数据总量将达到44ZB，如此庞大的数据量，对存储、处理、分析等环节提出了极高的要求，数据量庞大是大数据最显著的特征之一。
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数据类型多样
传统数据主要来源于结构化数据，如数据库、文件等，而大数据时代，数据类型更加丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据是指具有固定格式和模型的数据，如关系型数据库中的数据；半结构化数据是指具有部分结构的数据，如XML、JSON等；非结构化数据是指没有固定格式和模型的数据，如文本、图片、音频、视频等，数据类型的多样性使得大数据具有更广泛的应用场景。
数据价值密度低
在庞大的数据量中，有价值的数据占比相对较低，这意味着，在处理和分析大数据时，需要筛选出有价值的信息，剔除无用或低价值的数据，数据价值密度低是大数据的另一个重要特征，随着大数据技术的不断发展，如何提高数据价值密度成为当前研究的热点。
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实时性要求高
在许多领域，如金融、医疗、物联网等，对数据的实时性要求越来越高，大数据技术的应用，使得实时数据处理成为可能，实时性要求高意味着在大数据环境下，数据处理和分析的速度要快，以便及时作出决策，在金融领域，实时数据分析有助于防范风险、优化投资策略。
处理技术复杂
大数据的处理技术复杂，包括数据采集、存储、处理、分析、挖掘等环节，在数据采集方面，需要考虑数据的来源、格式、传输等问题；在数据存储方面，需要选择合适的存储方式，如关系型数据库、NoSQL数据库等；在数据处理和分析方面，需要运用各种算法和模型，如机器学习、深度学习等，大数据处理技术的复杂性，对相关技术人才提出了更高的要求。
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大数据的五大核心特征——数据量庞大、数据类型多样、数据价值密度低、实时性要求高、处理技术复杂，共同推动了大数据技术的发展和应用，面对这些特征，我们需要不断创新，提高数据处理和分析能力，以更好地发挥大数据的价值，在大数据时代，我国应抓住机遇，加强技术研发，培养专业人才，推动大数据产业健康发展。
标签： #简述大数据的基本特征有哪些?
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