数据库事务的四大特性大数据有哪些特点？-创新互联

大数据有哪些特点？大数据的概念范畴，大数据（bigdata）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。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。

大数据的5V特点，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）。

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具体而言容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。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一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

很多互联网都在谈大数据，到底什么是大数据？

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大数据的来源有几种？不同来源的数据各有什么特点？

今天的大数据来源是，除了专业研究机构产生的大量数据（CERN的离子碰撞器每秒产生高达40TB的数据），与业务运营相关的大数据可分为四个来源：

1.越来越多的机器配备了持续测量和报告操作条件的设备。几年前，跟踪遥测发动机的运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车制造商已在其车辆中配备了监视器，以持续提供车辆机械系统的整体运行。一旦数据可用，公司将尽一切可能从中获利。这些机器传感数据属于大数据范围。

2.计算机生成的数据可能包含有关互联网和其他用户的行为和行为的有趣信息，提供对其愿望和需求的潜在有用的理解。

3.用户自己生成的数据/信息。人们通过电子邮件，短信，微博等生成的文本信息。

4.迄今为止大的数据是音频，视频和符号数据。这些数据结构松散且数量庞大，因此难以提取有意义的结论和有用的信息。

大数据改变了公司在所有行业中的运作方式。从了解市场到如何挖掘商业信息，大数据可以看到每一个变化。致力于收集和分析大数据的行业已经形成，并对现有公司产生了深远的影响。根据调查，10％的公司认为，在过去五年中，大数据彻底改变了他们的运营方式。46％的公司认为大数据是决策过程中的重要支撑因素。

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