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海量性
大数据的“海量”是其最显著的特征之一，随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，数据采集、存储和处理能力得到了极大提升，使得数据量呈现出爆炸式增长，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（1ZB=1万亿GB），海量数据为大数据技术的研究和应用提供了丰富的素材，同时也对数据处理能力提出了更高要求。
多样性
大数据的多样性体现在数据来源广泛、类型多样，数据来源包括但不限于互联网、物联网、移动互联网、社交网络、企业内部系统等，数据类型包括结构化数据（如数据库、关系型数据等）、半结构化数据（如XML、JSON等）、非结构化数据（如图像、视频、文本等），这种多样性使得大数据技术在处理和分析数据时需要具备更强的适应性和灵活性。
高速性
大数据的“高速”体现在数据产生、处理和传输的速度快，随着互联网、物联网等技术的广泛应用，数据产生速度呈指数级增长，数据传输和处理速度也不断提高，以满足大数据应用的需求，云计算、分布式计算、内存计算等技术，为大数据处理提供了强大的计算能力。
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价值密度低
大数据的价值密度相对较低，在海量数据中，有价值的信息往往占比很小，这就要求大数据技术在处理和分析数据时，能够从海量数据中筛选出有价值的信息，为用户提供决策支持，价值密度低也意味着大数据应用的价值难以量化，需要通过长期实践和探索来逐步挖掘。
真实性
大数据的真实性是指数据来源可靠、准确，在大数据时代，数据已经成为重要的生产要素，其真实性和可靠性直接关系到大数据应用的成效，大数据技术需要确保数据来源的合法性、合规性，并采取有效措施防止数据泄露、篡改等风险。
大数据的五大特征——海量性、多样性、高速性、价值密度低和真实性，决定了大数据技术在应用过程中需要具备强大的数据处理、分析、挖掘能力，这也为大数据技术的研究和发展提供了广阔的空间，面对大数据时代的挑战，我国应加大投入，培养专业人才，推动大数据技术在各领域的应用，助力我国经济社会发展。
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标签： #简述大数据的基本特征有哪些?
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