大數據的特點

1、大數據有4個特點，爲別爲：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之爲4V。

2、大量。大數據的特徵首先就體現爲“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨着時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨着資訊技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網絡（微博、推特、臉書）、移動網絡、各種智能工具，服務工具等，都成爲數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

3、多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平臺都會透過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如音頻、視頻等，這些數據因果關係弱，就需要人工對其進行標註。

4、高速。大數據的產生非常迅速，主要透過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因爲花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不划算的，對於一個平臺而言，也許儲存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，服務器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平臺都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

5、價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於透過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，並透過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。