大資料的特點

1、大資料有4個特點，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之為4V。

2、大量。大資料的特徵首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，儲存單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著資訊科技的高速發展，資料開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、行動網路、各種智慧工具，服務工具等，都成為資料的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易資料約20TB；臉書約10億的使用者每天產生的日誌資料超過300TB。迫切需要智慧的演算法、強大的資料處理平臺和新的資料處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的資料。

3、多樣。廣泛的資料來源，決定了大資料形式的多樣性。任何形式的資料都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平臺都會通過對使用者的日誌資料進行分析，從而進一步推薦使用者喜歡的東西。日誌資料是結構化明顯的資料，還有一些資料結構化不明顯，例如音訊、視訊等，這些資料因果關係弱，就需要人工對其進行標註。

4、高速。大資料的產生非常迅速，主要通過網際網路傳輸。生活中每個人都離不開網際網路，也就是說每天個人每天都在向大資料提供大量的資料。並且這些資料是需要及時處理的，因為花費大量資本去儲存作用較小的歷史資料是非常不划算的，對於一個平臺而言，也許儲存的資料只有過去幾天或者一個月之內，再遠的資料就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大資料對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算資料，很多平臺都需要做到實時分析。資料無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

5、價值。這也是大資料的核心特徵。現實世界所產生的資料中，有價值的資料所佔比例很小。相比於傳統的小資料，大資料最大的價值在於通過從大量不相關的各種型別的資料中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的資料，並通過機器學習方法、人工智慧方法或資料探勘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。