大数据分析的特征有哪些?
【摘要】以大数据为基础的人工智能时代的到来，为各行业开展基于数据资产的业务创新和管理创新带来了机遇。随着企业数字化转型的进程，收集到的数据越来越多，大数据治理将为企业提供更全面、更准确的数据。那么，大数据分析的特征有哪些呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！
1.大量
大数据的特征首先就体现为“大”.从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
2.高速
就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。
3.多样
如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据。
广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性。
4.价值
这也是大数据的核心特征。据羿戓产品设计所了解，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。
相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
关于大数据分析的特征有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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