大数据一般具有以下几个明显特征：

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，包含交际媒体、传感器、买卖记载等。2. 多样性（Variety）：大数据的第二个特征是数据的多样性。这些数据可所以结构化的，如数据库中的记载；也可所以非结构化的，如文本、图画、视频等；还可所以半结构化的，如XML或JSON格局的数据。3. 处理速度快（Velocity）：大数据的第三个特征是处理速度快。跟着数据量的添加，传统的数据处理办法或许无法满意实时处理的需求。因而，需求选用实时数据处理技能，如流处理或批处理。4. 价值密度低（Value）：大数据的第四个特征是价值密度低。尽管大数据包含了很多的信息，但其间或许只要一小部分是有用的。因而，需求选用数据发掘和机器学习等技能来从数据中提取有价值的信息。

大数据的这些特征使得传统的数据处理办法难以应对，因而需求选用新的技能和办法来处理和剖析大数据。

大数据的界说与布景

跟着信息技能的飞速开展，大数据已经成为当今社会的一个重要组成部分。大数据指的是那些规划巨大、类型多样、增加敏捷的数据调集，这些数据超出了传统数据处理东西的才能规划。大数据的鼓起，源于互联网、物联网、云核算等技能的广泛使用，使得数据收集、存储、处理和剖析变得愈加快捷。

大数据的四大特征

大数据一般具有以下四个明显特征，被称为“4V”：

1. 数据量大（Volume）

大数据的第一个特征是数据量大。跟着物联网、交际媒体等技能的遍及，数据量呈爆破式增加。从GB到TB，再到PB、EB，数据规划不断扩大。据预测，到2025年，全球数据总量将到达175ZB。

2. 数据品种多（Variety）

大数据的第二个特征是数据品种繁复。除了传统的结构化数据外，还包含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、传感器和公共数据资源，形成了五光十色的数据生态系统。

3. 数据增加速度快（Velocity）

4. 数据价值密度低（Value）

大数据的第四个特征是数据价值密度低。在实际国际所发生的数据中，有价值的数据所占份额很小。因而，从海量数据中发掘有价值的信息，成为大数据处理的要害。

大数据的5V特征

除了4V特征外，还有一些专家提出了5V、7V等特征，以更全面地描绘大数据。以下为5V特征：

1. 数据体量大（Volume）

与4V特征中的数据量大相似，5V特征着重数据规划的重要性。

2. 数据品种和来历多样化（Variety）

与4V特征中的数据品种多相似，5V特征着重数据来历的多样性。

3. 数据价值密度低（Value）

与4V特征中的数据价值密度低相似，5V特征着重数据价值发掘的重要性。

4. 数据增加速度快（Velocity）

与4V特征中的数据增加速度快相似，5V特征着重数据实时处理的重要性。

5. 数据真实性（Veracity）

5V特征中的数据真实性着重数据的准确性和可靠性，这关于数据剖析和决议计划具有重要意义。

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场景：

1. 医疗大数据

医疗大数据能够协助医师进行临床决议计划、疾病防备、病源追寻等，进步医疗水平。

2. 政府大数据

政府大数据能够协助政府进行科学决议计划、优化资源配置、进步公共服务水平。

3. 电商大数据

电商大数据能够协助企业了解用户需求、拟定营销战略、进步销售额。

4. 传媒大数据

传媒大数据能够协助媒体进行内容创造、精准广告投进、进步传达作用。

大数据作为一种新式的技能领域，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，为各行各业的开展供给有力支撑。