大数据具有哪些特征，产生数据爆炸的原因是什么( 二 )
快速化(Velocity)是指目前大数据时代 ， 数据越来越实时化 ， 数据的产生与处理速度逐渐能够满足人们的需求 。
价值密度低(Value)是大数据中最为关键的一点 ， 虽然真实世界中的数据量极大 ， 但真正有价值的内容 却较少 。 以监控视频为例 ， 虽然监控视频的内容极其之大 ， 但实际有价值的部分可能不过几分钟 。 如何利用云计算等技术从大量的数据中提取出最为关键、最有价值的部分 ， 并将信息转换成知识是值得研究的内容 。
大数据的特征包括哪些 大数据的基本特点为：
1、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 。
2、种类（Variety）：数据类型的多样性 。
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度 。
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程 。
5、真实性（Veracity）：数据的质量 。
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大 ， 来源多渠道 。
7、价值（value）：合理运用大数据 ， 以低成本创造高价值 。
扩展资料：
大数据分析的六个基本方面：
1、Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户 ， 数据可视化是数据分析工具最基本的要求 。 可视化可以直观的展示数据 ， 让数据自己说话 ， 让观众听到结果 。
2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的 ， 数据挖掘就是给机器看的 。 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让 我们深入数据内部 ， 挖掘价值 。 这些算法不仅要处理大数据的量 ， 也要处理大数据的速度 。
4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践 。 通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果 。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话 ， 我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处 ， 而不仅仅是挑战 。
5、数据存储 ， 数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库 。 在商业智能系统的设计中 ， 数据仓库的构建是关键 ， 是商业智能系统的基础 ， 承担对业务系统数据整合的任务 ， 为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL) ， 并按主题对数据进行查询和访问 ， 为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台 。
参考资料来源：
什么是大数据？它有哪四个基本特征 第一、海量的数据规模 。
大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模 ， 这种规模大到“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” 。 就商业WiFi企业所拥有的数据而言 ， 即便整合一个商场或者商业中心所采集到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量 ， 更不要说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心 ， 现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段 ， 所得到的数据多是某一个门店或者单独营业个体的数据 ， 并不能称之为大数据 。 所以要想收集海量的数据 ， 就目前的行业发展态势而言 ， 最佳的选择是企业合作 ， 通过合作 ， 集合多家企业的数据 ， 填补数据空白区域 ， 增加数据量 ， 真正意义上实现大数据到大数据的跨步 。
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