大数据的4v特征包括 大数据的四大特点（4V）？

大数据的四大特点（4V）？

1. 这是一个巨大的数据量。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量为200pb（1PB=210tb），而人类历史上所说的所有文字的数据量约为5eb（1eb=210Pb）。目前，典型的个人计算机硬盘容量为TB级，而一些大型企业的数据量接近EB级。

2. 有许多类型的数据。这种多样性还允许将数据分为结构化数据和非结构化数据。与以往易于存储的结构化数据相比，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理信息等，这些多类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。

3. 它是低值密度。值密度与数据总量成反比。以视频为例。对于一小时的视频，在连续监控中，有用的数据可能只有一两秒。如何通过强大的机器算法更快地完成数据的价值“净化”，成为大数据背景下亟待解决的问题。

4. 是速度。这是传统数据挖掘中大数据最显著的特点。根据IDC的“数字世界”报告，到2020年，全球数据使用量预计将达到35.2zb。面对如此海量的数据，数据处理的效率是企业的生命。

大数据的获取特点有哪些,其4v特征分别是什么？

大数据的特点：海量、多样、高速、多变。

细节：1。体积：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。多样性：数据类型的多样性。速度：获取数据的速度。可变性：阻碍处理和有效管理数据的过程。

5. 准确性：数据质量

6。复杂性：数据量大，来源多渠道

大数据的三个特点

第一个特点是数据类型多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理信息等各类数据，对数据处理能力提出了更高的要求。

第二个特点是数据值密度相对较低。比如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。如何通过强大的机器算法更快地完成数据的价值“净化”，是大数据时代亟待解决的问题。

第三个特点是处理速度快，时效性高。这是传统数据挖掘中大数据最显著的特点。

大数据的意义：

当今社会是一个快速发展的社会，科学技术先进，信息流通，人与人之间的交流更加紧密，生活更加便利。大数据是这个高科技时代的产物。

有些人将数据与含有能源的煤矿进行比较。根据煤的性质，有焦煤、无烟煤、肥煤、瘦煤等，而露天煤矿和深山煤矿的开采成本不同。同样，大数据不是“大”，而是“有用”。价值内容和开采成本比数量更重要。对于许多行业来说，如何利用这些海量数据是赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：

然而，“大数据”在经济发展中的重大意义，并不意味着它可以取代一切对社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不可能在海量数据中湮灭。著名经济学家米塞斯（Ludwig von Mises）曾警告说：“就今天而言，许多人忙于积累信息，无法解释和解决问题，失去了对特殊经济意义的理解。”这确实需要提高警惕。

4V特性包括：体积、速度、变化和价值。

什么是3V,4v,5V特征，这些特征对大数据计算过程带来什么样的挑战？

IBM提出了大数据的“5V”特性：1。体积：数据量大，包括采集量、存储量和计算量。

大数据的起始测量单位至少为p（1000吨）、e（100万吨）或Z（10亿吨）。

2、多样性：物种和来源的多样性。包括结构化、半结构化和非结构化数据，特别是针对网络日志、音频、视频、图片、地理信息等多种类型的数据，对数据处理能力提出了更高的要求。

3、价值：数据价值的密度相对较低，或者非常珍贵。随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。如何将业务逻辑与强大的机器算法结合起来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

4、速度：数据增长速度快，处理速度快，时效性要求高。例如，搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，而个性化推荐算法则要求尽可能多的实时推荐。这是大数据不同于传统数据挖掘的一个显著特点。

什么是大数据的4V特征？

大数据，即海量数据，是指涉及的数据量非常大，无法捕获、管理，通过当前主流的软件工具，将其加工整理成更加积极的信息，帮助企业在合理的时间内做出经营决策。大数据4V特点：量、速、变、准。

什么是大数据的4V特征？

大数据呈现出“4V 1C”的特点：（1）种类繁多，大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特点等方面存在差异，多个信息源同时形成大量的异构数据；（2）海量，由海量数据生成各种设备，其数据规模极大，远远大于互联网上的信息量。

云计算和大数据哪个发展前景好？

1. 云计算是通过互联网为全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。

2. 大数据利用日益成熟的云计算技术，从海量的互联网信息中获取有价值的信息，用于信息的归纳、检索和整合，为互联网信息处理提供软件基础。

3. 他们的关系：

云计算是基础。没有云计算，大数据的存储和计算就无法实现

大数据是一种应用。没有大数据，云计算就缺乏目标和价值观。两者都需要人工智能的参与，这是互联网信息系统有序后的商业应用。这才是云计算和大数据的真正出口

！5. 而商业智能中的智能又从何而来？其中一种方法是利用大数据工具对大量数据进行处理，得出相关结论，并从这些相关性中得到答案。因此，大数据是商业智能的工具。大数据需要分析大量的数据，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高。传统的方式是需要一台超级计算机来处理，但这就导致了计算能力空时闲置，忙时不够的问题，云计算的弹性扩展和横向扩展的模式非常适合计算能力随需应变的呼唤。因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源的物质基础。

6. 进化路径：云计算、大数据和人工智能

如果有人只讲人工智能，而不讲云计算和大数据，如果不是技术骗子或装懂的傻瓜

我不知道三者之间的关系是否清晰。

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大数据的4v特征包括 大数据的四个基本特征 什么叫数据

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