大數(shù)據(jù)的四個特征：1、數(shù)據(jù)體量巨大；2、數(shù)據(jù)類型繁多；3、價值密度低；4、處理速度快。

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大數(shù)據(jù)的四個特征：

一是數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。

截至目前，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=210PB)。當(dāng)前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。

二是數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)。

這種類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

三是價值密度低(Value)。

價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。

四是處理速度快(Velocity)。

這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報告，預(yù)計到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。
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