大数据一般具有以下几个特征：

1. 数据量大（Volume）：大数据的第一个特征是数据量巨大，一般以PB（拍字节）或EB（艾字节）为单位来衡量。这些数据或许来自不同的来历，如交际媒体、传感器、买卖记载等。2. 处理速度快（Velocity）：大数据的第二个特征是处理速度快，这意味着数据生成、处理和剖析的速度非常快。在许多情况下，实时处理或近实时处理是必要的，以便及时做出决议计划。3. 数据多样性（Variety）：大数据的第三个特征是数据多样性。这些数据可所以结构化的（如数据库中的数据），半结构化的（如XML文件），或非结构化的（如文本、图片、视频等）。4. 价值密度低（Value）：大数据的第四个特征是价值密度低。尽管数据量很大，但其间只要一小部分是有价值的。因而，从很多数据中提取有价值的信息是一个应战。5. 数据真实性（Veracity）：大数据的第五个特征是数据真实性。因为数据来历的多样性，数据或许存在过错、不一致或成见。因而，保证数据的真实性和准确性是非常重要的。

这些特征使得大数据处理和剖析成为一个杂乱的进程，需求运用特别的技能和东西来应对这些应战。

大数据的界说与布景

大数据的四大特征

大数据具有以下四个基本特征，一般被称为“4V”：

1. 数据规划大（Volume）

大数据的规划一般以PB（皮字节）乃至EB（艾字节）等级核算。据IDC猜测，到2025年，全球数据总量将到达175ZB。如此巨大的数据量，对存储、处理和剖析技能提出了更高的要求。

2. 数据品种多（Variety）

大数据的品种繁复，包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据来历于企业内部、交际媒体、传感器、公共数据资源等，形成了五光十色的数据生态系统。

3. 数据处理速度快（Velocity）

大数据的处理速度要求极高，数据增加速度快，获取和处理数据也要快。实时处理成为大数据的一个重要要求，以满意快速改变的事务需求。

4. 数据价值密度低（Value）

大数据的价值密度相对较低，意味着在海量数据中，有价值的信息份额较低。因而，怎么从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为大数据年代的重要课题。

大数据的衍生特征

除了“4V”特征外，还有一些衍生特征，如“5V”、“7V”等：

5V特征

在“4V”的基础上，增加了“Veracity”（真实性）和“Visualization”（可视性）两个特征。

7V特征

在“5V”的基础上，又增加了“Variability”（变异性）和“Visibility”（可见性）两个特征。

大数据的使用领域

大数据在各个领域都有广泛的使用，以下罗列几个典型使用领域：

1. 商业智能

经过剖析顾客行为数据，优化销售策略，进步盈余才能。

2. 医疗健康

经过电子病历和基因数据剖析，推动精准医疗开展。

3. 才智城市

使用大数据技能，进步城市管理功率，改进市民日子质量。

4. 金融职业

经过剖析买卖数据，防备金融风险，进步金融服务水平。

5. 互联网

使用大数据技能，优化用户体会，进步网站运营功率。

大数据作为一种新式的技能，具有广泛的使用远景。了解大数据的特征和使用领域，有助于咱们更好地掌握年代开展趋势，为我国经济社会开展贡献力量。