大数据技术和大数据资源的特点(大数据分析的技术特点)
大数据技术和大数据资源的特点：数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快、时效高（Velocity）。1、数据量大（...
大数据技术和大数据资源的特点
大数据技术和大数据资源的特点：数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快、时效高（Velocity）。
1、数据量大（Volume）：第一个特征是数据量大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2、类型繁多（Variety）：第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3、价值密度低（Value）：第三个特征是数据价值密度相对较低，如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4、速度快、时效高（Velocity）：第四个特征是处理速度快，时效性要求高，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
大数据技术和大数据资源的特点相关拓展阅读
什么是大数据?
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。 随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。
早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大、速度快、数据类型多样化、价值密度低、真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。
实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。
简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递（赋能）和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据分析的技术特点
答：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...详细大数据技术有什么特点?
问：请问，大数据技术有什么特点?,详细 以上就是关注常识网整理的关于大数据技术和大数据资源的特点(大数据分析的技术特点)的全部内容，希望能帮助到你，让我们一起进步。相关推荐
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