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大數據的特征有4個，分別是：數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快且時效高。

大數據特征

1、數據量大(Volume)

大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

2、類型繁多(Variety)

包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

3、價值密度低(Value)

隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值"提純"，是大數據時代亟待解決的難題。

4、速度快且時效高(Velocity)

這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對于相關組織來說，如果投入巨大采集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力

| 拓展閱讀

大數據的三個層面：理論、技術、實踐。

1、理論

理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術

技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐

實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。