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大数据五大基本特点，数据质量的基本特点有哪些

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大数据五大基本特点

大数据五大基本特点，数据质量的基本特点有哪些

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大数据五大基本特点包括容量、种类、速度、可变性、真实性 。
大数据IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理 。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性） 。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义 。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产 。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征 。
数据质量的基本特点有哪些【大数据五大基本特点，数据质量的基本特点有哪些】大数据的基本特点为：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息 。
2、种类（Variety）：数据类型的多样性 。
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度 。
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程 。
5、真实性（Veracity）：数据的质量 。
7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值 。
大数据五大基本特点，数据质量的基本特点有哪些

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扩展资料：
大数据分析的六个基本方面：
1、Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求 。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果 。
2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的 。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值 。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度 。
4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践 。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果 。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战 。
5、数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库 。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台 。
大数据的特征包括哪些1、规模性
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长 。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位 。
数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据 。
而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性 。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱 。
数据类型多，并且以非结构化数据为主 。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存 。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据 。
数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性 。
3、高速性
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征 。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大;另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求 。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟 。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现 。
4、价值性
尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分 。大数据背后潜藏的价值巨大 。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中 。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值 。

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