大數據的出現給許多企業對尋找未來的方向帶來了巨大的幫助，許多企業開始關注大數據，現在很多人開始關注大數據，大數據可以給每個人帶來幫助，但你知道大數據的特點和功能嗎？

大數據的特性都有哪些

一、體量（Volume）

大數據由大量數據組成，從幾個TB到幾個ZB。這些數據可能會分布在許多地方，通常是在一些連入因特網的計算網絡中。一般來說，凡是滿足大數據的幾個V的條件的數據都會因為太大而無法被單獨的計算機處理。單單這一個問題就需要一種不同的數據處理思路，這也使得并行計算技術（例如MapReduce）得以迅速崛起。

二、高速（Velocity）

大數據是在運動著的，通常處于很高的傳輸速度之下。它經常被認為是數據流，而數據流通常是很難被歸檔的（考慮到有限的網絡存儲空間，單單是高速就已經是一個巨大的問題）。這就是為什么只能收集到數據其中的某些部分。如果我們有能力收集數據的全部，長時間存儲大量數據也會顯得非常昂貴，所以周期性的收集數據遺棄一部分數據以節省空間，僅保留數據摘要（如平均值和方差）。這個問題在未來會顯得更為嚴重，因為越來越多的數據正以越來越快的速度所產生。

三、多樣（Variety）

在過去，數據或多或少是同構的，這種特點也使得它更易于管理。這種情況并不出現在大數據中，由于數據的來源各異，因此形式各異。這體現為各種不同的數據結構類型，半結構化以及完全非結構化的數據類型。結構化數據多被發現在傳統數據庫中，數據的類型被預定義在定長的列字段中。半結構化數據有一些結構特征，但不總是保持一致（舉例來說，看一看JSON文件），使得這種類型難以處理。更富于挑戰的是非結構化數據（例如純文本文件）毫無結構特征可言。在大數據中，更常見的是半結構化數據，而且這些數據源的數據格式還各不相同。

在過去的幾年里，半結構化數據和結構化數據成為了大數據的主體數據類型。

四、準確（Veracity）

這是一個在討論大數據時時常被忽略的一個屬性，部分原因是這個屬性相對來說比較新，盡管它與其他的屬性同樣重要。這是一個與數據是否可靠相關的屬性，也就是那些在數據科學流程中會被用于決策的數據。

五、精確性與信噪比（signal-to-noiseratio）

在大數據中發現哪些數據對商業是真正有效的，這在信息理論中是個十分重要的概念。由于并不是所有的數據源都具有相等的可靠性，在這個過程中，大數據的精確性會趨于變化。如何增加可用數據的精確性是大數據的主要挑戰。注意，即使有些數據擁有這4種屬性中的一種或多種，也不能被歸類為大數據。大數據擁有以上全部4種特性。大數據是一個重要課題，因為它并不容易處理，即使是對于一臺超級計算機，也很難獨自有效地展開分析。

大數據的特性優勢有哪些．中琛魔方大數據分析平臺表示大數據的處理和分析正在成為新一代信息技術融合和應用的節點，大數據是信息產業持續快速增長的新引擎，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

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