大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn)？大數(shù)據(jù)的概念范疇，大數(shù)據(jù)（big data）是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量

大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn)？

大數(shù)據(jù)的概念范疇，大數(shù)據(jù)（big data）是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)，在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

具體而言容量（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息。種類（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性。速度（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度?？勺冃裕╒ariability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過(guò)程。真實(shí)性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量。復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來(lái)源多渠。價(jià)值（value）：合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價(jià)值。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

很多互聯(lián)網(wǎng)都在談大數(shù)據(jù)，到底什么是大數(shù)據(jù)？

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大數(shù)據(jù)的來(lái)源有幾種？不同來(lái)源的數(shù)據(jù)各有什么特點(diǎn)？

今天的大數(shù)據(jù)來(lái)源是，除了專業(yè)研究機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)（CERN的離子碰撞器每秒產(chǎn)生高達(dá)40TB的數(shù)據(jù)），與業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)相關(guān)的大數(shù)據(jù)可分為四個(gè)來(lái)源：

1.越來(lái)越多的機(jī)器配備了持續(xù)測(cè)量和報(bào)告操作條件的設(shè)備。幾年前，跟蹤遙測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行僅限于價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的航天飛機(jī)?，F(xiàn)在，汽車制造商已在其車輛中配備了監(jiān)視器，以持續(xù)提供車輛機(jī)械系統(tǒng)的整體運(yùn)行。一旦數(shù)據(jù)可用，公司將盡一切可能從中獲利。這些機(jī)器傳感數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)范圍。

2.計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)可能包含有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)和其他用戶的行為和行為的有趣信息，提供對(duì)其愿望和需求的潛在有用的理解。

3.用戶自己生成的數(shù)據(jù)/信息。人們通過(guò)電子郵件，短信，微博等生成的文本信息。

4.迄今為止最大的數(shù)據(jù)是音頻，視頻和符號(hào)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)松散且數(shù)量龐大，因此難以提取有意義的結(jié)論和有用的信息。

大數(shù)據(jù)改變了公司在所有行業(yè)中的運(yùn)作方式。 從了解市場(chǎng)到如何挖掘商業(yè)信息，大數(shù)據(jù)可以看到每一個(gè)變化。 致力于收集和分析大數(shù)據(jù)的行業(yè)已經(jīng)形成，并對(duì)現(xiàn)有公司產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。 根據(jù)調(diào)查，10％的公司認(rèn)為，在過(guò)去五年中，大數(shù)據(jù)徹底改變了他們的運(yùn)營(yíng)方式。 46％的公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)是決策過(guò)程中的重要支撐因素。