云计算与大数据——大数据的特征

目前来说，大数据的特征还存在一定的争议。但按照普遍被接受的4V，即规模性（volume）、多样性（variety）、价值密度（value）和 高速性（velocity）进行描述。

1：数据量大（volume）

非结构化数据的超大规模增长导致数据集合的规模不断扩大，数据单位已经从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数。

2：类型繁多（variety）

大数据的类型不仅包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等结构化数据，还包括半结构化数据甚至是非结构化数据，具有异构性和多样性的特点。

3：价值密度低（value）

大数据价值密度相对较低。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，存在大量不相关信息。因此需要对未来趋势与模式作可预测分析，利用机器学习、人工智能等进行深度复杂分析。而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼，是大数据时代亟待解决的难题。虽然单位数据的价值密度在不断降低，但是数据的整体价值在提高。

4：速度快时效高（velocity）

处理速度快，时效性要求高。需要实时分析而非批量式分析，数据的输入、处理和分析连贯性地处理，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。