大數(shù)據(jù)有哪些特征，大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-05-18 14:16:55 編輯：好學(xué)習(xí) 手機(jī)版

1，大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣海量類(lèi)型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（mpp）數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

2，大數(shù)據(jù)具有哪些特征

大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。比如微碼鄧白氏通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)采購(gòu)A產(chǎn)品的用戶(hù)80%也會(huì)要同時(shí)采購(gòu)B產(chǎn)品，而采購(gòu)周期大約是3個(gè)月，這樣就可以每三個(gè)月來(lái)向采購(gòu)A產(chǎn)品的客戶(hù)推送一次信息，推送的時(shí)候除了A產(chǎn)品的信息也同時(shí)推送B的信息。

大數(shù)據(jù)(big data)，是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。1. 數(shù)據(jù)量大，tb，pb，乃至eb等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。2. 要求快速響應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對(duì)速度要求有些“大”。3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過(guò)更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。

大數(shù)據(jù)具有哪些特征

3，大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面

在過(guò)去幾年，大數(shù)據(jù)的建設(shè)主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)領(lǐng)域，一些大數(shù)據(jù)起步較早、積累較深的行業(yè)領(lǐng)域，開(kāi)始基于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建設(shè)，開(kāi)啟了行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用與價(jià)值挖掘之路。從數(shù)據(jù)的抽取、清洗等預(yù)處理，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理，再到數(shù)據(jù)分析挖掘，以及最終的可視化呈現(xiàn)。行業(yè)用戶(hù)開(kāi)始把注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值點(diǎn)——發(fā)現(xiàn)規(guī)律，提升決策效率與能力。這一年，他們?cè)谑占瘮?shù)據(jù)上花費(fèi)的時(shí)間很少，而在實(shí)際分析數(shù)據(jù)并回答各種問(wèn)題上的時(shí)間則越來(lái)越多。目前進(jìn)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用相對(duì)較成熟的領(lǐng)域主要在公安、交通、電力、園區(qū)管理、網(wǎng)絡(luò)安全、航天等。大數(shù)據(jù)價(jià)值被挖掘，幫助各行業(yè)從業(yè)務(wù)管理、事前預(yù)警、事中指揮調(diào)度、事后分析研判等多個(gè)方面提升智能化決策能力。公安領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從警綜、警力、警情、人口、卡口/車(chē)輛、重點(diǎn)場(chǎng)所、攝像頭管理等全方位進(jìn)行公安日常監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件下的可視化接處警、警情查詢(xún)監(jiān)控、轄區(qū)定位、應(yīng)急指揮調(diào)度管理，滿(mǎn)足公安行業(yè)平急結(jié)合的應(yīng)用需求。從而全面提升公安機(jī)關(guān)智能化決策能力，提升警務(wù)資源利用和服務(wù)價(jià)值，為預(yù)防打擊違法犯罪、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供有力支持。交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從公交車(chē)輛、司乘人員、運(yùn)行線(xiàn)路、站點(diǎn)場(chǎng)站管理、乘客統(tǒng)計(jì)等多個(gè)維度進(jìn)行日常路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；支持突發(fā)事件下的值班接警、信息處理發(fā)布、應(yīng)急指揮調(diào)度管理，發(fā)揮交通資源最大效益電力領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)分布、節(jié)點(diǎn)負(fù)荷、電網(wǎng)拓?fù)洹㈦娔苜|(zhì)量、竊電嫌疑、安全防御、能源消耗等智能電網(wǎng)多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行日常運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；滿(mǎn)足常態(tài)下電網(wǎng)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)監(jiān)管、應(yīng)急態(tài)下協(xié)同處置指揮調(diào)度的需要。全面提高電力行業(yè)管理的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，更好地實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行。園區(qū)管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)從園區(qū)建設(shè)規(guī)劃、管網(wǎng)運(yùn)行、能耗監(jiān)測(cè)、園區(qū)交通、安防管理、園區(qū)資源管理等多個(gè)維度進(jìn)行日常運(yùn)行監(jiān)測(cè)與協(xié)調(diào)管理；從而全面加強(qiáng)園區(qū)創(chuàng)新、服務(wù)和管理能力，促進(jìn)園區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升園區(qū)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的安全設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、應(yīng)用系統(tǒng)、操作系統(tǒng)等整體環(huán)境進(jìn)行安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)，幫助用戶(hù)快速掌握網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常、入侵，把握網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)展趨勢(shì)，全方位感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。航天是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最早也最成熟，取得成果最多的領(lǐng)域，航天要對(duì)尺度遠(yuǎn)比地球大無(wú)數(shù)倍的廣闊空間進(jìn)行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數(shù)據(jù)不僅具有一般大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，更要求高可靠性和高價(jià)值。能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)航天測(cè)發(fā)、測(cè)控設(shè)備控制；航天指揮作戰(zhàn)體系模擬推演、作戰(zhàn)評(píng)估；航天作戰(zhàn)指揮顯示控制航天器數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)監(jiān)控。

首先，對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)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(qiáng)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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。定義對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

我國(guó)已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，在應(yīng)用上大數(shù)據(jù)波及多個(gè)領(lǐng)域，目前進(jìn)入大數(shù)據(jù)應(yīng)用相對(duì)較成熟的范疇，主要在公安、交通、電力、園區(qū)管理、網(wǎng)絡(luò)安全、航天等。大數(shù)據(jù)價(jià)值被挖掘，幫助各行業(yè)從業(yè)務(wù)管理、事前預(yù)警、事中指揮調(diào)度、事后分析研判等多個(gè)方面提升智能化決策能力。在過(guò)去幾年，大數(shù)據(jù)的建設(shè)主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)領(lǐng)域，一些大數(shù)據(jù)起步較早、積累較深的行業(yè)領(lǐng)域，開(kāi)始基于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建設(shè)，開(kāi)啟了行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用與價(jià)值挖掘之路。從數(shù)據(jù)的抽取、清洗等預(yù)處理，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理，再到數(shù)據(jù)分析挖掘，以及最終的可視化呈現(xiàn)。行業(yè)用戶(hù)開(kāi)始把注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)真正的價(jià)值點(diǎn)——發(fā)現(xiàn)規(guī)律，提升決策效率與能力。網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的安全設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、應(yīng)用系統(tǒng)、操作系統(tǒng)等整體環(huán)境進(jìn)行安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)，幫助用戶(hù)快速掌握網(wǎng)絡(luò)狀況，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常、入侵，把握網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)展趨勢(shì)，全方位感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。大數(shù)據(jù)的作用在于挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。簡(jiǎn)單地說(shuō)，大數(shù)據(jù)讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生各種“價(jià)值”，這個(gè)將數(shù)據(jù)價(jià)值化的過(guò)程就是大數(shù)據(jù)要做的主要事情。所以它主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一個(gè)是：幫助企業(yè)了解用戶(hù)，第二個(gè)是：幫助企業(yè)了解自己。簡(jiǎn)單來(lái)介紹大數(shù)據(jù)的十大應(yīng)用領(lǐng)域：1.了解和定位客戶(hù)2.了解和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程3.提供個(gè)性化服務(wù)4.改善醫(yī)療保健和公共衛(wèi)生5.提高體育運(yùn)動(dòng)技能6.提升科學(xué)研究7.提升機(jī)械設(shè)備性能8.強(qiáng)化安全和執(zhí)法能力9.改善城市和國(guó)家建設(shè)10.金融交易安全性。可見(jiàn)大數(shù)據(jù)已經(jīng)和我們的生活、工作和事業(yè)的發(fā)展緊密結(jié)合了，所以國(guó)家的高科技發(fā)展也急需大數(shù)據(jù)人才。

大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面