大數(shù)據(jù)本身的特點通常集中在五個方面，即數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣性，數(shù)據(jù)價值密度，數(shù)據(jù)增長速度和可信度對這五個維度的理解和認(rèn)識是理解大數(shù)據(jù)概念的關(guān)鍵。當(dāng)然，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展及其在行業(yè)中的應(yīng)用，數(shù)據(jù)本身的規(guī)模也在一定程度上得到了擴(kuò)展，而這些擴(kuò)展本身也是對大數(shù)據(jù)概念的一種豐富和改進(jìn)。而大數(shù)據(jù)分析的特點和以上五個方面也是密不可分的。





　　大數(shù)據(jù)分析的特點一：數(shù)據(jù)分析量大



　　數(shù)據(jù)量本身就是聚合的概念。不是數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)被稱為大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)生成的“小數(shù)據(jù)”也是大數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，這點必須清楚。當(dāng)前，從大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的角度來看，它主要集中在互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)三個渠道。當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的比例相對較大。相信在5G時代，物聯(lián)網(wǎng)仍將是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源。



　　大數(shù)據(jù)分析的特點二：數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)多樣性



　　與創(chuàng)新信息系統(tǒng)（ERP）中的數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型非常復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)，這也是大數(shù)據(jù)技術(shù)興起的重要原因。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性將得到進(jìn)一步體現(xiàn)，這也給數(shù)據(jù)價值過程帶來了新的挑戰(zhàn)。



　　大數(shù)據(jù)分析的特點三：數(shù)據(jù)價值密度



　　與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)價值密度相對較低，這就需要更快，更方便的方式來完成數(shù)據(jù)值提取過程，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺所關(guān)注的核心競爭力之一。實際上，早期Hadoop和Spark平臺之所以能夠脫穎而出的重要原因是它們的數(shù)據(jù)處理（排序）速度相對較快。



　　大數(shù)據(jù)分析的特點四：數(shù)據(jù)增長速度快



　　通常傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)增量是可以預(yù)測的，或者增長率是可控的，但是在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)增長率已經(jīng)大大超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，處理能力已經(jīng)超過自身的極限。數(shù)據(jù)增長是一個相對的概念。與消費互聯(lián)網(wǎng)相比，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)增長可能更加客觀，因此工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代將進(jìn)一步打開大數(shù)據(jù)的價值空間。



　　大數(shù)據(jù)分析的特點五：數(shù)據(jù)的可靠性



　　大數(shù)據(jù)時代帶來的一個重要副作用是，很難區(qū)分真假數(shù)據(jù)，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)必須重點解決的問題之一。從當(dāng)前大型Internet平臺采用的方法來看，它通常是技術(shù)和管理的結(jié)合。例如，通過對用戶進(jìn)行身份驗證，可以解決某些數(shù)據(jù)的真實性（專業(yè)性）問題。



　　大數(shù)據(jù)分析的五大特點.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(www.zcmorefun.com)表示數(shù)據(jù)價值密度通常是衡量數(shù)據(jù)價值的重要基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)值密度較低，需要更快，更方便。完成數(shù)據(jù)的價值提取過程，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺的核心功能之一。