大数据的4v特性

大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。

大数据的4v特性，你了解多少？大数据的4v特性，你了解多少？


大数据的4v特性，你了解多少？


大数据的4v特性，你了解多少？


大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。

Volume（大量性）

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

2. Velocity（高速性）

这是大数据区于传统数据挖掘的显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

3. Variety（多样性）

这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

4. Value（价值性）

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

大数据的4v特点具体指的是什么

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据。 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

大数据4v是指哪四个

大数据4v是指volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。

大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的4v特征

“大数据的4v特征主要包含规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)、价值性(Value)”

大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据。这些数据通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据通常具有以下特点：

数据量巨大：大数据的大小通常超过传统数据处理工具所能处理的范围，可能达到数十TB、数百TB或甚至更大。

数据类型多样：大数据中的数据类型通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。

处理速度快：大数据的处理速度需要在实时或接近实时的时间内完成，这需要高效的数据处理和分析技术。

数据来源广泛：大数据的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。

大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。大数据可以用于各种领域，如金融、医疗、电商、物流等，为企业提供了更精准的决策和更高效的业务流程。

大数据4v是指哪四个

大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”

现在已经有5V了

一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的能够被用户查询到，个性化算法尽可能要求实时完成。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。