Question

大数据的五个典型特性

Answer 1

大数据的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度），Veracity（真实）。

Volume(大量)：包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合。其计量单位至少是P（千T），E（百万T）或Z（十亿T）。

Velocity(高速)：数据增长速度快，要求实时分析与数据处理及丢弃，而非事后批处理。这是大数据区别于传统数据挖掘的地方。

Variety（多样）：数据种类和来源多样性，包括不同种类的数据，比如文本图像音频视频定位等，以及各种结构化，半结构化，非结构化数据，不连贯的语义或句意。据调查，企业数据中80% 为非结构化数据。这对数据处理能力提出了更高的要求。集合了数学，心理学，神经生理学与生物学的机器学习在数据挖掘，自然语言处理，搜索引擎，医学诊断方面不断寻求突破。以期将人脑的智慧与机器的威力相结合，勾划一片混沌之中的清明。

Value(低价值密度)：海量信息中的价值密度相对较低，如何在大数据中条分缕析披沙拣金，进行分析预测，找到数据的意义和价值所在，是机器学习和人工智能努力的方向。单位数据的价值低，如同蚂蚁，但聚合后的大数据却是蚁兵，战斗力惊人。

Veracity（真实性) : 指大数据的质量，大数据的内容是与真实世界息息相关的，真实不一定代表准确，但一定不是虚假数据，这也是数据分析的基础。基于真实的交易与行为产生的数据，才有意义，如何Mock数据，是一个话题。如何识别造假数据，更是值得研究的领域。