大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給許多企業(yè)對尋找未來的方向帶來了巨大的幫助，許多企業(yè)開始關注大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在很多人開始關注大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以給每個人帶來幫助，但你知道大數(shù)據(jù)的特點和功能嗎？

大數(shù)據(jù)的特性都有哪些

一、體量（Volume）

大數(shù)據(jù)由大量數(shù)據(jù)組成，從幾個TB到幾個ZB。這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的幾個V的條件的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)流，而數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)其中的某些部分。如果我們有能力收集數(shù)據(jù)的全部，長時間存儲大量數(shù)據(jù)也會顯得非常昂貴，所以周期性的收集數(shù)據(jù)遺棄一部分數(shù)據(jù)以節(jié)省空間，僅保留數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)正以越來越快的速度所產生。

三、多樣（Variety）

在過去，數(shù)據(jù)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(xiàn)在大數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)的來源各異，因此形式各異。這體現(xiàn)為各種不同的數(shù)據(jù)結構類型，半結構化以及完全非結構化的數(shù)據(jù)類型。結構化數(shù)據(jù)多被發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)的類型被預定義在定長的列字段中。半結構化數(shù)據(jù)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(zhàn)的是非結構化數(shù)據(jù)（例如純文本文件）毫無結構特征可言。在大數(shù)據(jù)中，更常見的是半結構化數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式還各不相同。

在過去的幾年里，半結構化數(shù)據(jù)和結構化數(shù)據(jù)成為了大數(shù)據(jù)的主體數(shù)據(jù)類型。

四、準確（Veracity）

這是一個在討論大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是否可靠相關的屬性，也就是那些在數(shù)據(jù)科學流程中會被用于決策的數(shù)據(jù)。

五、精確性與信噪比（signal-to-noiseratio）

在大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)對商業(yè)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(shù)據(jù)源都具有相等的可靠性，在這個過程中，大數(shù)據(jù)的精確性會趨于變化。如何增加可用數(shù)據(jù)的精確性是大數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)。注意，即使有些數(shù)據(jù)擁有這4種屬性中的一種或多種，也不能被歸類為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)擁有以上全部4種特性。大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的特性優(yōu)勢有哪些．中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺表示大數(shù)據(jù)的處理和分析正在成為新一代信息技術融合和應用的節(jié)點，大數(shù)據(jù)是信息產業(yè)持續(xù)快速增長的新引擎，大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

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