大数据本身的特色一般会集在五个方面，即数据量，数据结构多样性，数据价值密度，数据增加速度和可信度对这五个维度的了解和知道是了解大数据概念的要害。当然，跟着大数据技能的开展及其在职业中的使用，数据本身的规划也在必定程度上得到了扩展，而这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰厚和改善。而大数据剖析的特色和以上五个方面也是密不可分的。
数据量本身便是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据剖析的重要组成部分，这点有必要清楚。当时，从大数据的数据源的视点来看，它首要会集在互联网，物联网和传统信息系统三个途径。当时物联网数据的份额相对较大。信任在年代，物联网仍将是大数据的首要数据源。
与立异信息系统（ERP）中的数据不同，大数据的数据类型非常复杂，包含结构化数据，非结构化数据和半结构化数据，这对传统数据剖析技能提出了巨大应战，这也是大数据技能鼓起的重要原因。在工业互联网年代，大数据数据结构的多样性将得到进一步表现，这也给数据价值进程带来了新的应战。
与传统信息系统比较，大数据中的数据价值密度相对较低，这就需求更快，更便利的办法来完结数据值提取进程，这也是当时大数据渠道所重视的中心竞争力之一。实际上，前期Hadoop和Spark渠道之所以能够锋芒毕露的重要原因是它们的数据处理（排序）速度相对较快。
一般传统信息系统的数据增量是能够猜测的，或许增加率是可控的，但是在大数据年代，数据增加率现已大大超越了传统数据，处理才能现已超越本身的极限。数据增加是一个相对的概念。与消费互联网比较，工业互联网带来的数据增加或许愈加客观，因而工业互联网年代将进一步翻开大数据的价值空间。
大数据年代带来的一个重要副作用是，很难区别真假数据，这也是当时大数据技能有必要要点处理的问题之一。从当时大型Internet渠道选用的办法来看，它一般是技能和办理的结合。例如，经过对用户进行身份验证，能够处理某些数据的真实性（专业性）问题。
大数据剖析的五大特色.中琛魔方大数据渠道表明数据价值密度一般是衡量数据价值的重要根底。与传统信息系统比较，大数据中的数据值密度较低，需求更快，更便利。完结数据的价值提取进程，这也是当时大数据渠道的中心功用之一。
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