大數據的4v特征(大數據的4v特征有哪些)

大數據的4v特征分別是:1、規模性(Volume);隨著信息化技術的高速發展,數據開始爆發性增長。2、高速性(Velocity)。3、多樣性(Variety);主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強;4、價值性(Value)。

大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,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、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的4v特征

大數據的特征,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特征:規模性(Volume)、高速性(Velocity)、多樣性(Variety)、價值性(Value)。

(1)規模性

隨著信息化技術的高速發展,數據開始爆發性增長。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

多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。

①數據來源多,企業所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,帶來了諸如社交網站、傳感器等多種來源的數據。

而由于數據來源于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。大體可以分為三類:一是結構化數據,如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等,其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據,如視頻、圖片、音頻等,其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據,如HTML文檔、郵件、網頁等,其特點是數據間的因果關系弱。

②數據類型多,并且以非結構化數據為主。傳統的企業中,數據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、音頻、視頻、網絡日志、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。

③數據之間關聯性強,頻繁交互,如游客在旅游途中上傳的照片和日志,就與游客的位置、行程等信息有很強的關聯性。

(3)高速性

這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。大數據與海量數據的重要區別在兩方面:一方面,大數據的數據規模更大;另一方面,大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析,數據輸入、處理與丟棄立刻見效,幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

(4)價值性

盡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。大數據背后潛藏的價值巨大。由于大數據中有價值的數據所占比例很小,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,并通過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析,并運用于農業、金融、醫療等各個領域,以期創造更大的價值。

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