大數據的4v特徵分別是什麼？

大數據的4v特徵分別是：1、規模性（Volume）；隨著資訊化技術的高速發展，資料開始爆發性成長。 2、高速性（Velocity）。 3.多樣性（Variety）；主要體現在資料來源多、資料型別多、資料之間關聯性強；4、價值性（Value）。

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大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高成長率和多樣化的資訊資產。

大數據的4v特徵

大數據的特徵，由維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》中提出，大數據的4V特徵：規模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）。

（1）規模性

隨著資訊化技術的快速發展，資料開始爆發性成長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB（1千個T）、EB（1百萬個T）或ZB（10億個T）為計量單位。

（2）多樣性

多樣性主要體現在資料來源多、資料型別多、資料之間關聯性強這三個面向。

①數據來源多，企業面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了社交網站、感測器等多種來源的數據。

而由於數據來自不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、資訊管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關係強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特徵是數據間沒有因果關係；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特徵是數據間的因果關係較弱。

②資料型別多，且以非結構化資料為主。傳統的企業中，資料都是以表格的形式保存。而大數據中有70％-85％的數據是如圖片、音訊、視訊、網路日誌、連結資訊等非結構化和半結構化的資料。

③資料之間關聯性強，頻繁交互，如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌，就與遊客的位置、行程等資訊有很強的關聯性。

（3）高速性

這是大數據區分於傳統資料探勘最顯著的特徵。大數據與大量資料的重要差異在兩方面：一方面，大數據的資料規模更大；另一方面，大數據對處理資料的回應速度有更嚴格的要求。即時分析而非批次分析，資料輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。資料的成長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

（4）價值性

儘管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值龐大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並透過機器學習方法、人工智慧方法或資料探勘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。

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