探析大数据的基本特征

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce那样的框架来向数十、数百或甚至数千的计算机分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据呈现出“4V1O”的特征。

1.1.7.1　数据量大（Volume）

是大数据的首要特征，包括采集、存储和计算的数据量非常大。大数据的起始计量单位至少是100TB。通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息流量，PB级别将是常态。

1.1.7.2　多样化（Variety）

表示大数据种类和来源多样化，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据，多样化对数据的处理能力提出了更高的要求，编码方式、数据格式、应用特征等多个方面都存在差异性，多信息源并发形成大量的异构数据。

1.1.7.3　数据价值密度化（Value）

表示大数据价值密度相对较低，需要很多的过程才能挖掘出来。随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量大，但价值密度较低。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。(www.xing528.com)

1.1.7.4　速度快，时效高（Velocity）

随着互联网的发展，数据的增长速度非常快，处理速度也较快，时效性要求也更高。例如，搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法要求实时完成推荐，这些都是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

1.1.7.5　数据是在线的（On-Line）

表示数据必须随时能调用和计算。这是大数据区别于传统数据的最大特征。现在谈到的大数据不仅大，更重要的是数据是在线的，这是互联网高速发展的特点和趋势。例如好大夫在线，患者的数据和医生的数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。如果把他们放在磁盘中或者是离线的，显然这些数据远远不及在线的商业价值大。

总之，无所遁形的大数据时代已经到来，了解大数据的基本特征，并快速渗透到每个职能领域，如何借助大数据持续创新发展，使企业成功转型，具有非凡的意义。