這篇文章主要介紹了大數(shù)據(jù)的4v特征有哪些，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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大數(shù)據(jù)的4v特征分別是：1、規(guī)模性（Volume）；隨著信息化技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。2、高速性（Velocity）。3、多樣性（Variety）；主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強；4、價值性（Value）。

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的4v特征

大數(shù)據(jù)的特征，由維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中提出，大數(shù)據(jù)的4V特征：規(guī)模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）。

（1）規(guī)模性

隨著信息化技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB（1千個T）、EB（1百萬個T）或ZB（10億個T）為計量單位。

（2）多樣性

多樣性主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強這三個方面。

①數(shù)據(jù)來源多，企業(yè)所面對的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)主要是交易數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，帶來了諸如社交網(wǎng)站、傳感器等多種來源的數(shù)據(jù)。

而由于數(shù)據(jù)來源于不同的應(yīng)用系統(tǒng)和不同的設(shè)備，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如財務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，其特點是數(shù)據(jù)間因果關(guān)系強；二是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數(shù)據(jù)間沒有因果關(guān)系；三是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如HTML文檔、郵件、網(wǎng)頁等，其特點是數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系弱。

②數(shù)據(jù)類型多，并且以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。傳統(tǒng)的企業(yè)中，數(shù)據(jù)都是以表格的形式保存。而大數(shù)據(jù)中有70％-85％的數(shù)據(jù)是如圖片、音頻、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志、鏈接信息等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

③數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強，頻繁交互，如游客在旅游途中上傳的照片和日志，就與游客的位置、行程等信息有很強的關(guān)聯(lián)性。

（3）高速性

這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的重要區(qū)別在兩方面：一方面，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模更大；另一方面，大數(shù)據(jù)對處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數(shù)據(jù)的增長速度和處理速度是大數(shù)據(jù)高速性的重要體現(xiàn)。

（4）價值性

盡管企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)，但是發(fā)揮價值的僅是其中非常小的部分。大數(shù)據(jù)背后潛藏的價值巨大。由于大數(shù)據(jù)中有價值的數(shù)據(jù)所占比例很小，而大數(shù)據(jù)真正的價值體現(xiàn)在從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中。挖掘出對未來趨勢與模式預(yù)測分析有價值的數(shù)據(jù)，并通過機器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法深度分析，并運用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個領(lǐng)域，以期創(chuàng)造更大的價值。

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