大数据传统的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity。
Volume 代表数据总量大。Variety 代表数据数据的类型多。velocity 代表:数据的处理速度快。
大数据管理的挑战来自于所有三个属性的扩展,而不仅仅是数据的数量 ( 需要管理的大量数据)。
后来又建议增加两个:variability:易变性,大数据集中典型值范围的增加。value: 价值,处理企业数据评估的需要。
扩展资料
如果说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”,并且通过“加工”实现数据的“增值”。
它的意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息,而更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理之后产生的价值。重点并不是我们拥有了多少数据,而是我们拿数据去做了什么。核心就在于:整理、分析、预测、控制。
不论是哪个行业的大数据分析和应用场景,可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据,用户业务活动和交易记录,用户社交数据,这些核心数据构成一个完整的大数据生态环境。