IBM提出了“大数据“5v”的特征:1。体积:数据大，包括采集、存储、计算。“Da 数据”的起始计量单位至少为P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。二、品种:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化，体现在网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。，各类数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何结合业务逻辑和强大的机器算法挖掘数据的价值，是数据时代最需要解决的问题。四。速度:数据增长快，处理速度快，时效性要求高。比如搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能实时推荐。这是Da 数据区别于传统的数据挖掘的显著特点。
5、大 数据有什么特点?large数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业在合理的时间内做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据是指采用所有方法数据而不是随机分析(抽样调查)的捷径)。
数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。再次，数据的来源直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据的来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。
6、大 数据的基本特点有哪些?大量、高速、多样、有价值、真实。一个很大的数，意思是大数据很大。高速，指大数据必须高效快速处理。快速准确地获取信息。Da 数据:体积(质量)、速度(高速)、种类(多样性)、价值(低值密度)。专业数字办公服务商:蓝凌认为，如果我们使用浩达数据，就可以产生邓夏价值。促进业务融合与协作:通过数据资产管理平台的建设，可以形成统一的规范和标准，跨部门共享和传播数据，促进互操作，提高效率。
提高信息化管理水平:数据资产管理平台的建设可以帮助企业对复杂的系统管理进行梳理和简化:通过统一数据标准，可以降低系统之间的异构性数据降低集成的难度和成本；实现系统互联互通，发挥系统串联形成的规模优势，为智能化建设提供支撑；完善组织的数据质量:对数据的业务流程进行数据质量管理，设计数据质量评价体系，放。
7、为大 数据的三大特性优化 基础设施是针对Da 数据 基础设施的三个特性优化的，总的来说，对于很多行业来说，Da 数据的使用还处于早期阶段。但在金融服务行业，多年来一直在处理Da 数据的处理。事实上，它已经深深地嵌入到金融服务行业的管理和财务的核心流程中。由于先进的处理能力，过去可能需要几个小时的工作现在可以在几分钟内轻松完成。
正是基于这样的技术进步，我们才可以对数据前几天或者前几周进行分析，帮助重新制定策略，得到第二天的交易方法。现在金融公司有了更复杂的数据分析能力，可以缩短数据处理的流程，根据最新的交易情况实时调整策略，但是，金融企业关注的不仅仅是数据套的数量越来越多。他们还需要考虑数据高速处理和数据的多样化。
