1. 数据的体量大(Volume):大数据的特征之一是其庞大的数据量,这一特征决定了数据的价值以及其中潜在信息的丰富程度。
2. 数据类型多样性(Variety):大数据涵盖了多种类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 数据处理速度快(Velocity):数据生成的速度极快,这要求数据处理系统能够实时或近实时地处理数据。
4. 数据的不稳定性(Variability):数据的不稳定性和变化性是大数据处理的难点之一,这种变化性阻碍了数据的处理和有效管理。
5. 数据的真实性(Veracity):大数据的真实性指的是数据的质量,包括数据的准确性、完整性和可信度。
6. 数据的复杂性(Complexity):大数据的复杂性体现在数据量的巨大和来源的多样性,这使得数据分析和处理变得复杂。
7. 数据的价值(Value):大数据的价值在于能够以低成本创造高价值,通过分析和挖掘数据,企业可以获得有价值的洞察和决策支持。
大数据的定义(What is Big Data):根据Gartner的定义,大数据是指那些需要采用新的处理模式,以便具备更强的决策支持能力、洞察发现能力和流程优化能力,以适应海量、快速增长和多样化的信息资产的数据集合。
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