大数据具有什么特征,大数据的界说与布景

大数据一般具有以下几个明显特征：

1. 数据量大（Volume）：大数据的第一个特征是数据量巨大，一般以PB（拍字节）或EB（艾字节）为单位来衡量。这些数据或许来自多种来历，包含交际媒体、传感器、买卖记载等。

2. 处理速度快（Velocity）：大数据的生成和增加速度非常快，这意味着需求高效的处理和剖析技能来及时捕捉和处理这些数据。例如，实时剖析、流处理等。

3. 数据多样性（Variety）：大数据不只包含传统的结构化数据，如数据库中的数据，还包含非结构化数据，如文本、图画、音频、视频等，以及半结构化数据，如XML和JSON等。

4. 价值密度低（Value）：大数据中或许包含很多无用的信息，因而需求有用的数据发掘和剖析技能来提取有价值的信息。

5. 真实性（Veracity）：大数据的真实性和准确性或许遭到质疑，由于数据或许来自多个来历，且或许包含过错或成见。

6. 复杂性（Complexity）：大数据的复杂性表现在其数据类型、数据来历、数据处理和剖析的复杂性上。

7. 隐私性（Privacy）：大数据或许包含个人隐私信息，因而在处理和剖析大数据时需求考虑隐私保护和数据安全。

8. 可扩展性（Scalability）：大数据的处理和剖析需求可扩展的技能和架构，以应对不断增加的数据量。

9. 跨领域性（Crossdomain）：大数据的运用规划广泛，能够运用于多个领域，如金融、医疗、教育、交通等。

10. 决议计划支撑（Decision Support）：大数据能够供给有价值的信息和洞察力，协助企业或安排做出更好的决议计划。

11. 立异性（Innovation）：大数据剖析能够提醒新的形式和趋势，促进立异和发现。

12. 可拜访性（Accessibility）：大数据应该易于拜访和运用，以便用户能够轻松地查询和剖析数据。

13. 可保护性（Maintainability）：大数据体系应该易于保护和更新，以习惯不断改变的数据需求和技能环境。

14. 可靠性（Reliability）：大数据体系应该具有高可靠性，以保证数据的完整性和一致性。

15. 合规性（Compliance）：大数据的处理和剖析应该契合相关法律法规和职业标准，以保护数据安全和用户隐私。

大数据的界说与布景

大数据的四大特征

业界普遍认为，大数据具有以下四个首要特征，简称“4V”：

1. 数据体量巨大（Volume）

大数据的数据规划一般到达PB（皮字节）乃至EB（艾字节）等级。例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能到达几十TB的数据量，而百度主页导航每天需求处理的数据超越1-5PB。如此巨大的数据量，对存储、处理和剖析技能提出了极高的要求。

2. 数据流通速度快（Velocity）

大数据的发生、处理和剖析速度在继续加速。跟着实时性需求的进步，数据处理形式现已从批处理转向流处理。例如，交际媒体、物联网设备等实时数据需求快速处理，以便为用户供给及时的服务。

3. 数据类型繁复（Variety）

大数据不只包含结构化数据，如数据库中的表格数据，还包含非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。此外，半结构化数据，如XML、JSON等，也归于大数据的领域。这种多样化的数据类型对数据存储、处理和剖析技能提出了更高的应战。

4. 数据价值密度低（Value）

大数据中的数据价值密度相对较低，这意味着在很多数据中，有价值的信息占比很小。因而，怎么从海量数据中发掘出有价值的信息，成为大数据技能研究的要点。

大数据的五大功能模块

大数据体系一般包含以下五大功能模块：

1. 数据搜集

数据搜集是指从各种来历搜集数据，如交际媒体、互联网、传感器和智能设备等。数据搜集是大数据处理的第一步，也是至关重要的一步。

2. 数据存储

数据存储是指将搜集到的数据进行存储，以便后续处理和剖析。大数据存储技能包含联系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件体系等。

3. 数据处理

数据处理是指对数据进行清洗、收拾、转化和存储，使其可供剖析运用。数据处理技能包含数据清洗、数据集成、数据转化等。

4. 数据剖析

数据剖析是指对大数据进行探索性剖析、统计剖析、猜测剖析和可视化剖析，以提取有用信息和常识。数据剖析技能包含机器学习、数据发掘、统计剖析等。

5. 数据运用

数据运用是指将剖析得到的有价值信息运用于实践事务场景，如个性化引荐、危险操控、智能决议计划等。

大数据的运用领域

大数据技能在各个领域都有广泛的运用，以下罗列几个典型运用领域：

1. 金融职业

大数据在金融职业中的运用首要包含危险操控、诈骗检测、个性化引荐、智能投顾等。

2. 医疗健康

大数据在医疗健康领域中的运用首要包含疾病猜测、患者办理、药物研制、医疗资源优化等。

3. 互联网职业

大数据在互联网职业中的运用首要包含用户画像、个性化引荐、广告投进、搜索引擎优化等。

4. 制造业

大数据在制造业中的运用首要包含生产过程优化、供应链办理、设备猜测性保护等。

大数据作为一种新式的技能，具有数据体量巨大、流通速度快、类型繁复、价值密度低一级特征。跟着大数据技能的不断发展，其在各个领域的运用将越来越广泛，为企业和安排带来巨大的价值。