随着互联网的不断发展，越来越多的用户和企业都开始接触和学习大数据技术，下面我们就一起来了解一下，大数据的特性都有哪些，希望通过对本文的阅读，大家在学习大数据技术的时候有更精确的了解。



　　大数据的特性都有哪些



　　一、体量(Volume)



　　大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路，这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。



　　二、高速(Velocity)



　　大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要(如平均值和方差)。这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。



　　三、多样(Variety)



　　在过去，数据或多或少是同构的，这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中，由于数据的来源各异，因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型，半结构化以及完全非结构化的数据类型。结构化数据多被发现在传统数据库中，数据的类型被预定义在定长的列字段中。半结构化数据有一些结构特征，但不总是保持一致(举例来说，看一看JSON文件)，使得这种类型难以处理。更富于挑战的是非结构化数据(例如纯文本文件)毫无结构特征可言。在大数据中，更常见的是半结构化数据，而且这些数据源的数据格式还各不相同。



　　在过去的几年里，半结构化数据和结构化数据成为了大数据的主体数据类型。



　　四、准确(Veracity)



　　这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性，部分原因是这个属性相对来说比较新，尽管它与其他的属性同样重要。这是一个与数据是否可靠相关的属性，也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据。



　　五、精确性与信噪比(signal-to-noiseratio)



　　在大数据中发现哪些数据对商业是真正**的，这在信息理论中是个十分重要的概念。由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性，在这个过程中，大数据的精确性会趋于变化。如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。注意，即使有些数据拥有这4种属性中的一种或多种，也不能被归类为大数据。大数据拥有以上全部4种特性。大数据是一个重要课题，因为它并不容易处理，即使是对于一台超级计算机，也很难独自**地展开分析。



　　大数据分析有哪些特点.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。