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大數據的4v特征分別是：1、規模性（Volume）；隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。2、高速性（Velocity）。3、多樣性（Variety）；主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強；4、價值性（Value）。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的4v特征

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

（1）規模性

隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個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

多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。

①數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、傳感器等多種來源的數據。

而由于數據來源于不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

②數據類型多，并且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70％-85％的數據是如圖片、音頻、視頻、網絡日志、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。

③數據之間關聯性強，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聯性。

（3）高速性

這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大；另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

（4）價值性

盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背后潛藏的價值巨大。由于大數據中有價值的數據所占比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，并運用于農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。

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當前題目：大數據的4v特征有哪些-創新互聯
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