大数据3个v
❶ 大数据的获取特点有哪些，其4v特征分别是什么
大数据的特点：
海量性、多样性、高速性、易变性。
详细来说：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
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
大数据三大特征
第一个特征是数据类型繁多。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 。
第二个特征是数据价值密度相对较低。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。
第三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。
大数据的意义：
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。
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成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
其4v特征分别是：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
❷ 在大数据中,3个V到底是谁首创的呢
关于前3个V，很多人以讹传讹说是IBM首创的，其实是道格首提的。大家不要误会，他不是专宁浩导演电影《疯狂的石属头》中的道哥，而是麦塔集团（现被高德纳咨询公司收购）分析员道格•莱尼。2001年2月6日，道格撰写了一份题为《3D数据管理：控制数据体量、速度和多样性》的报告。报告指出，数据增长面临三大挑战和机遇：体量、速度与多样性，合称为“3V”。
❸ 大数据4v是指哪四个
大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”
现在已经有5V了版
一、Volume：数据量大，包括权采集、存储和计算的量都非常大。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）。
二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、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。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
❹ 大数据可以概括为5个v，包括以下哪些
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快专(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实属性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生
❺ “四个V”界定大数据概念
“四个V”界定大数据概念
大数据是一个新的概念，网友从各个领域看到过很多关于大数据概念的描述和界定，我们也很想知道从《纲要》的角度上来看，如何了解大数据的概念和内涵。
这个问题提的非常好，现在我个人认为大数据近几年无论从应用、从技术、从产业都发展的非常快，而且成为我们全社会一个非常瞩目的热词。但是从客观上来看，无论是学术界、产业界还是政府界，还是普通老百姓，对大数据这个词，BigData这个词汇是缺乏一个统一的共识的。我们可以看到很多大数据的概念和界定的描述，比如说维基网络对大数据的定义，是用我们现有的技术手段无法在期望时间内进行处理的数据的集合。然后在学术界大家非常熟悉的关于大数据的界定就是4个V，四个英文的第一个字母的描述，第一个V就是volume，是大量的。大数据的量很大，某一个程度上达到PB级才是大数据，但是有时候几百T也是大数据。
第二个V（variety）是类型，现在随着互联网的发展，很多类型不再是我们传统意义上处理的结构化数据，有时候是半结构化，甚至是非结构化，原有的信息技术很难处理的技术。
第三个V（velocity）是速度，就是大数据的处理速度要很快，在很快、很及时的时间内，从大量的数据中来非常及时的获得到我想要的数据和信息。比如说这个数据半个月以后分析出来好了，但是对我已经没有用了，时间已经过去了。在公共安全的领域甚至治安的领域，利用数据分析是很现实的一个应用。
第四个是value，大家知道，实际上value表示的是价值密度低，它是一个“废品利用”、“沙里淘金”、“大海捞鱼”的过程。从国家发改委牵头从一两年之前开始研究，会同工信部等部门来做相关行动纲要的研究和起草。从国家信息化发展大的角度来说，行动纲要的大数据的角度来看，我们学习大数据有一个共识，这样才对它的战略、内容会有更好的理解。
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❻ 大数据的4v特三点
一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。
1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。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、各种智能终端等，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．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。
3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4.价值性。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。
❼ 大数据的4v特点具体指的是什么
大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据技术的战略意义不在于版掌握庞大的权数据信息。
而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
(7)大数据3个v扩展阅读：
大数据的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。