当今大数据存在四大特征

当今的大数据不仅仅是外行人严重的时髦名词，更是专业领域当中的一个创造时代的技术和资源。对世界各国来说，大数据带来的意义将是战略性的，这也是很多国家的政府奖大数据作为战略资源的重要原因。中培教育《大数据分析与可视化》培训专家谢老师认为，当前的大数据存在四大特征：

特征一：数据体量巨大（Volume）。

     有科学家计算过：目前互联网一天所产生的信息，一天大概能发出2940亿件邮件、200万个帖子，这些信息用来制作DVD的话，可以制作1.68亿张。不过随着云计算和移动互联网越来越普及，互联网所能生产的信息也快速增长中。

人们通常将10TB以上的数据量称为大数据，不过企业通常将各类数据集混合在一起，因而会有产生以PB为单位的数据量。1PB相当于2091500G的计算机容量。如图。而有些大型企业的数据量可能接近或者超过EB量。

现在介绍下最小的数据单位，即字节，个二进制位就是一个字节。数据单位常见有KBMBGBTBPBEBZBYBBB等，我们最为熟悉的可能是GBKB，尤其是手机移动流量多少，通常会用这两个单位来表示。按照这些排列的顺序，两个不同的单位，后者都是前者的1024倍，从我们目前常用的GB和绝大多数人所知道的最大内存大为TB来看，我们就可以看到当今的大数据的体量达到了何种程度。

特征二：数据类型繁多（Variety）。

     随着大数据的不断发展，大数据的种类和格式越来越丰富，而且越来越难以处理。以往，大多数据可以以文本的方式存储起来，这类数据被称为是结构化数据。而如今非结构化的数据逐渐增多，如视频、音频、电子邮件、地理位置信息、图片等。

特征三：价值密度低（Value）。

     密度定律告诉我们，当物体质量一定时，其体积越大则密度越小。而在大数据中，大数据所创造的价值密度与数据总量是成反比的，当然，物体密度是一定的，不随着物体质量、物体体积变化而变化。

以监视视频为例，在长达两小时的视频内容中，有价值的数据可能只存在三四秒的时间。而大数据运用就是将这些有价值的信息挖掘出来，进行“提纯”。

价值密度低导致数据分析专家的工作量大为增加，他们不得不收集可能多的数据，以免错过有用信息。价值密度低，不代表大数据本身的价值低，事实上，大数据具有非常高的价值，且对各领域产生深远而持久的影响。

特征四：处理速度快（Velocity）。

     如果没有较快的处理速度，人们便无法发挥大数据的作用，这就像一个人面对着几十桌美味佳肴，但他再怎么吃，也吃不完。而根据研究发现，目前全球数据量增长速度远远超过计算机处理速度的增长，更是远远超过人大脑信息的处理能力的增长。

在正常的传输渠道下，如果要存储并分析1PB的数据，网速设为1G/s，计算机即使24日夜不停地运行，要将数据存入电脑中也得需要十多天，由此可知，速度的重要性。企业每天都产生巨额数据，如果在24小时里无法存储完毕，将不可避免地导致一些信息被浪费掉。

具专业机构的分析报告指出，预测到2020年，全球数据量将达到让人震惊的体量，如果没有相应的速度来应对，那简直就是一场灾难。如果处理不好自己的大数据，企业也将无法从大数据中获得任何好处。

云计算的诞生为大数据处理的速度插上了腾飞的翅膀，现在一个2G的电影可能不到一秒钟就传输完毕，即使是1PB的数据量，20分钟内也可以传输完毕。

大数据呈现的这四大特征，能够帮组我们更好地了解大数据，最终运用大数据，这些特征也是人们检验一个数据集合是否为大数据的重要手段。