大数据时代的特点是
① 如何理解大数据时代的信息特点
大数据呈现出“4V+1C”的特点：（1）Variety，大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特征等多个方面存在差异性，多信息源并发形成大量的异构数据；（2）Volume，通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息流量，PB级别将是常态；（3）Velocity，涉及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值；（4）Vitality，数据持续到达，并且只有在特定时间和空间中才有意义；（5）Complexity，通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求。
② 在大数据时代，互联网最大的特点是什么
在当前大数据时代，互联网金融的发展时刻受到大数据的影响，在这个过程中互联网金融行业应该要充分认识到大数据对于互联网金融发展的价值：
一是助推互联网金融创新大数据的基本特征。互联网金融运行服务的核心过程就是对数据的收集、分析、处理的过程。对于互联网金融来说，对数据收集能力与对信息处理能力能直接影响业务成本和风险控制，如能够合理应用大数据技术，能够促进互联网金融服务的创新。
在互联网金融的各种服务中，引入大数据，对交易数据、交易规模、交易过程进行全面分析，能够了解业务开展情况是否处于正常范围，如发现风险能够及时为决策者提供良好数据参考依据，帮助决策者正确做出应对策略。利用大数据技术能够分析互联网每种业务用户的态度和需求，预测用户将会感兴趣的产品发展方向，从而能够给决策者制定高效可行的投资策略。
二是促进互联网金融资源的优化配置。在互联网金融行业运行中应用大数据技术，能够促进优化资源的配置。开放、平等、协作和分享是互联网最大的特点，大数据时代互联网金融也具备这些特点，便于发布和交流投资方和融资方的信息，便于信息间的相互匹配。传统的金融，在信息发布和匹配过程中需要银行、证券或基金等部门参与，不仅有中介费用，而且时间成本比较高，相比较大数据下互联网金融就不需要这些中介参与，并且效率也比较高。
三是利用大数据能够实现客户信息的共享。在传统金融领域，如商业银行大都需要投入大量的人、财、物等方面的力量，对其客户信息进行收集整理，来解决信息不对称问题。而对于互联网金融来说，只要应用大数据技术，通过相关互联网金融平台，就能够直接收集分析交易双方的信息，建立新的信息渠道，还可以进行收集金融服务相关的运输、价格、支付等信息，对客户的信用方面进行全面的评估，从而打破了传统金融机构对客户信息垄断的现象。
以上我的回答希望对你有所帮助
③ 大数据的特点主要有什么
大数据的主要特点有：
准确(Veracity)
这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性，部分原因是这个属性相对来说比较新，尽管它与其他的属性同样重要。这是一个与数据是否可靠相关的属性，也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据（而这不同于与传统的数据分析流程），精确性与信噪比(signal-to-noise ratio)有关。
例如，在大数据中发现哪些数据对商业是真正有效的，这在信息理论中是个十分重要的概念。由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性，在这个过程中，大数据的精确性会趋于变化，如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。
高速(Velocity)
大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的（考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题）。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要（如平均值和方差）。 这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。
体量(Volume)
大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。
一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路，这也使得并行计算技术（例如MapRece）得以迅速崛起。
多样(Variety)
在过去，数据或多或少是同构的，这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中，由于数据的来源各异，因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型，半结构化以及完全非结构化的数据类型。
④ 大数据时代有哪些主要特点
最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:"数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。"
"大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
1.数据量大
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2.类型繁多
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[6]
⑤ 大数据的四大特点，分别是
大数据的4V特征：
Volume（规模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多样性）、
Value（价值性）。
---维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》
⑥ 大数据四大特征
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西
《大数据时代》提到了大数据的4个特征：
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。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
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。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
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，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
4.价值
这也是大数据的核心特征。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。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛，如运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。
所以现在加入大数据的行列，前景是很不错的，找一个专业的机构去学习也是可以
⑦ 大数据时代有哪些主要特点
大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。
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。
随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。
迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。
日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
3．高速。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。
基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
4.价值。这也是大数据的核心特征。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，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
⑧ 大数据的特点包括哪些
1、容量（）：
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。
大数据，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。
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。
(8)大数据时代的特点是扩展阅读：
一、结构
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
二、意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
⑨ 大数据时代的信息有哪些特点
1.数据量大
大数据的起始计量单位至少是p（1000个t）、e（100万个t）或z（10亿个t）。
2.类型繁多回
包括网络答日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。