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大数据的5v特性是什么?大数据的5个特性是什么

本文章发表于:2024-06-19

  随着数字化时代的到来,大数据成为了当今科技领域的热门话题。大数据的5v特性是什么?大数据5V特性是指大数据具有的五个主要特性,今天就跟着小编一起了解下吧。

  大数据的5v特性是什么?

  1、Volume(大体量)

  即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模

  2、Variety(多样性)

  即大数据包括各种格式和形态的数据

  3、Velocity(时效性)

  即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理

  4、Veracity(准确性)

  即处理的结果要保证一定的准确性

  5、Value(大价值)

  即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

大数据的5v特性是什么

  大数据的5个特性是什么?

  海量的数据量

  容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一,而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据,传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分,这点必须清楚。当前,从大数据的数据源的角度来看,它主要集中在互联网,物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。

  数据分析类型繁多

  这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

  数据价值密度

  虽然数据量大,数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据,每个字段都是有用的,价值密度非常高。大数据时代,越来越多数据都是半结构化和非结构化数据,比如网站访问日志,里面大量内容都是没价值的,真正有价值的比较少,虽然数据量比以前大了N倍,但价值密度确实低了很多。

  如果有海量的结构化数据,需要大数据技术才能处理得了,当然也可以称之为大数据,但价值密度并不低。举个例子,银联、VISA等清算组织有海量的交易数据,不仅数据量大,而且很有价值。

  数据处理速度快

  通常传统信息系统的数据增量是可以预测的,或者增长率是可控的,但是在大数据时代,数据增长率已经大大超过了传统数据,处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比,工业互联网带来的数据增长可能更加客观,因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

  数据的可靠性

  它指在数据的生命周期内, 所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是,很难区分真假数据,这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看,它通常是技术和管理的结合。

  以上就是关于大数据的5v特性是什么的相关介绍,这五个特征共同定义了大数据的基本属性,并在理解和处理大规模数据集时,企业和组织能够做出更明智的决策并优化业务流程。


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大数据的5v特性是什么?大数据的5个特性是什么

本文章发表于:2024-06-19 09:09:36

  随着数字化时代的到来,大数据成为了当今科技领域的热门话题。大数据的5v特性是什么?大数据5V特性是指大数据具有的五个主要特性,今天就跟着小编一起了解下吧。

  大数据的5v特性是什么?

  1、Volume(大体量)

  即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模

  2、Variety(多样性)

  即大数据包括各种格式和形态的数据

  3、Velocity(时效性)

  即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理

  4、Veracity(准确性)

  即处理的结果要保证一定的准确性

  5、Value(大价值)

  即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

大数据的5v特性是什么

  大数据的5个特性是什么?

  海量的数据量

  容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一,而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据,传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分,这点必须清楚。当前,从大数据的数据源的角度来看,它主要集中在互联网,物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。

  数据分析类型繁多

  这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

  数据价值密度

  虽然数据量大,数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据,每个字段都是有用的,价值密度非常高。大数据时代,越来越多数据都是半结构化和非结构化数据,比如网站访问日志,里面大量内容都是没价值的,真正有价值的比较少,虽然数据量比以前大了N倍,但价值密度确实低了很多。

  如果有海量的结构化数据,需要大数据技术才能处理得了,当然也可以称之为大数据,但价值密度并不低。举个例子,银联、VISA等清算组织有海量的交易数据,不仅数据量大,而且很有价值。

  数据处理速度快

  通常传统信息系统的数据增量是可以预测的,或者增长率是可控的,但是在大数据时代,数据增长率已经大大超过了传统数据,处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比,工业互联网带来的数据增长可能更加客观,因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

  数据的可靠性

  它指在数据的生命周期内, 所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是,很难区分真假数据,这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看,它通常是技术和管理的结合。

  以上就是关于大数据的5v特性是什么的相关介绍,这五个特征共同定义了大数据的基本属性,并在理解和处理大规模数据集时,企业和组织能够做出更明智的决策并优化业务流程。


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