大数据的四个基本特征包括
大数据的四个基本特征是：数据量大，要求快速响应，数据多样性，价值密度低。
大数据的四个基本特征介绍：
1、数据量大
TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。
2、要求快速响应
市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3、数据多样性
不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4、价值密度低
由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
大数据（big data），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）。
大数据的四个基本特征通常被概括为：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值），这四个特征常被简称为“4V”。下面是对这四个特征的详细解释：
Volume（大量）：
这是指数据量的巨大。随着信息技术的发展，数据产生的速度远远超过了以往任何时候，包括社交媒体、物联网设备、传感器、交易记录等各种来源都在不断产生数据。这些数据量级通常以PB（拍字节）、EB（艾字节）甚至ZB（泽字节）来衡量。
Velocity（高速）：
指的是数据生成和处理的速度非常快。在大数据时代，数据的产生和更新几乎是实时的，要求数据处理系统能够迅速响应并处理这些数据。例如，在金融市场，股票价格、交易数据等需要实时更新和处理，以便投资者和金融机构能够做出及时的决策。
Variety（多样）：
指的是数据类型的多样性和复杂性。传统数据通常是以结构化的形式存在，如数据库中的表格数据。然而，在大数据时代，非结构化数据（如文本、图像、视频、音频等）和半结构化数据（如XML、JSON等）占据了越来越大的比例。这些数据在格式、结构和来源上都各不相同，给数据的存储、处理和分析带来了挑战。
Value（价值）：
尽管大数据具有巨大的体量，但其价值密度往往相对较低。这意味着在海量数据中，真正有价值的信息可能只占很小的一部分。因此，如何从大量数据中提取出有价值的信息，是大数据分析和处理的核心任务之一。通过数据挖掘、机器学习等技术手段，可以从大数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，进而为企业决策、科学研究等领域提供有力支持。
