大数据及其特点(1)
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"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。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
大数据时代计算机网络信息安全及防护策略
Hot-Point Perspective热点透视DCW165数字通信世界2021.02对大数据进行收集和分析，可以用来优化业务流程、提供决策建议，大数据的广泛应用也逐渐成为企业之间相互竞争的关键因素之一，然而企业也面临着大数据安全风险的挑战。
因此，如何应对大数据时代计算机网络信息安全风险，做好计算机网络的信息安全防护工作，已经成为企业需要思考的核心问题。
1 大数据时代计算机网络信息安全的特点（1）大数据的特点。
首先就体现为数据量大，随着互联网等技术的快速发展，数据量呈现指数型增长，存储单位也从过去的GB 、TB 至现在的PB 、EB 级别。
其次是广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性，存储和利用的数据不再只是文字、表格、日志之类的结构化数据，而是包含像图片、音频、视频这些非结构化数据。
接着大数据的产生非常快速，主要通过互联网传输。
并且产生数据是需要及时处理的，因为历史数据不及时处理会导致数据存储的压力，所以大数据对处理速度也有非常严格的要求。
最后，大数据可以创造很大的价值，现实中有价值的数据是很少的，然而可以通过从大量数据中挖掘出对未来趋势的预测和分析有价值的数据。
（2）大数据时代下计算机网络信息安全防护的重要性。
很多企业想着如何收集和分析更多的信息来获得最大的利益，对大数据信息安全的防护不够重视，缺乏系统的安全保护，存在很大的安全隐患。
大数据高度依赖对数据的读取、采集和应用，一旦服务器等网络设备遭到攻击可能导致数据丢失或泄露，对企业的信息安全产生重大的影响。
因此企业应当做好安全防护工作，增强计算机网络信息安全的防护能力，从而确保大数据的信息安全。
2 大数据环境下常见的网络信息安全问题（1）系统漏洞。
系统漏洞主要是应用系统或操作系统存在缺陷，而这种缺陷容易被黑客利用，导致重要的资料和信息的泄露和丢失。
而大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，正是由于这种存储方式，导致数据保护相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。
大数据时代讲义
一、大数据及其特点二、为什么叫大数据时代三、数据成为战略资源四、大数据与人力资源管理五、大数据与社会综合治理六、大数据人才需求“天地者，万物之逆旅；光阴者，百代之过客”。
每一个21世纪的中国人都感受到了当前科技发展之迅猛，时不我待、学习追赶之必要。
当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。
——马云•一、大数据及其特点（一）大数据的定义大数据就是很大的数据。
但是在不同领域，又有不同的状况。
大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有三层含义：一是数据很大；二是变化很快；三是构成复杂。
但是，大数据里面却蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展。
大数据不光是一大堆数据的存在，更重要的是大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径。
因此，应该引起充分的重视。
我认为，对于我们人才管理领域来说，大数据的出现，乃是一个可以大幅度提升管理水平的、千载难逢的良好契机。
•（二）大数据是怎么出现的大数据是数据量变积累达到质变的结果；当今的世界，基本上一切都可以用数字表达，所以叫数字化的世界；我们每个人都是数据的制造者。
•谷歌（Google）& 脸谱（Facebook） 第一个提出大数据概念的是麦肯锡公司 2013年，是大数据元年。
•（三）大数据与云计算的关系大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统。
如果没有大数据的信息积淀，“云计算”的能力再强大，也没有用武之地。
大数据与“云计算”二者结合起来，将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理创新，当然，人才管理也包括在内。
•（四）大数据重视事物的关联性✓大数据有一个重要特点，就是不讲为什么，而重视关联性。
•榨菜指数 & 方便面指数•（五）大数据的价值重在挖掘对于大数据，不仅要搜集它，更重要的是挖掘它，并从中找出关系、重点、规律，洞察其发展趋势。
•（六）大数据将颠覆诸多传统以往，社会科学研究常用的“抽样调查”，曾经被认为是社会文明得以建立的牢固基石，其应用范围很广。
大数据及其特点2
大数据及其特点2大数据及其特点在当今数字化时代的浪潮中，大数据成为了一个炙手可热的话题。
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据的概念被广泛应用于各个行业。
本文将探讨大数据的特点以及其在现代社会中的应用。
一、大数据的定义和特点大数据是指那些规模庞大、结构复杂且难以用传统软件处理的数据集合。
它具有以下几个特点：1.规模巨大：大数据的数量通常以千万、亿计。
这些数据来自各个领域和来源，如社交媒体、传感器、科学研究等。
2.多样性和复杂性：大数据的来源多样，格式复杂，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指能够以表格形式整理并存储的数据，而非结构化数据则是指不易被组织和处理的数据，如文本、图片、音频和视频等。
3.高速性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
例如，金融领域的高频交易数据需要实时处理以及风控分析。
4.价值潜力：大数据中蕴含着海量的信息，通过对数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏的规律、趋势和商业机会，为企业和组织提供决策支持和竞争优势。
二、大数据的应用领域大数据的应用涵盖了各个行业和领域。
下面列举了几个典型的应用领域：1.商业与市场：大数据可以帮助企业分析消费者行为、市场趋势和竞争对手情报，从而优化产品设计、营销策略和供应链管理，提高企业的竞争力和盈利能力。
2.金融服务：银行、保险和证券等金融机构可以利用大数据进行风险管控、信用评估和欺诈检测，以及个性化推荐和精准营销等服务。
3.医疗和健康：大数据可以在医疗诊断、药物研发、疾病预测和个性化治疗等方面发挥重要作用，提高医疗服务的质量和效率。
4.城市管理：大数据可以在城市交通、环境保护、安全监控和公共设施规划等方面应用，提升城市治理的水平和效果。
5.科学研究：大数据可以帮助科学家进行模拟实验、数据挖掘和科学发现，推动科学研究的进展和创新。
三、大数据面临的挑战和未来发展趋势虽然大数据有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战和问题。
大数据时代的人力资源管理教材PPT(共 66张)
数据+背景=信息 信息+提炼=知识 三者之间呈价值递增的变化趋势
（二）数据大了就有价值
今天的世界，一切都可以数据化。数据少 了用处不大；数据大了就很有用处，就能 够变成价值。
达，所以叫数字化的世界； 我们每个人都是数据的制造者。
谷歌 （Google）& 脸谱（Facebook）
通过分析，来找到客户需求，提高其产品的销量
第一个提出大数据概念的是麦肯锡公司 2013年，是大数据元年。
（三）大数据与云计算的关系
大数据相当于储有海量信息的信息库； 云计算相当于计算机和操作系统。
有专家称：大数据将颠覆13个行业。互 联网金融就是一个明显的案例。
（七）大数据的本质是洞察
洞察工作重点
洞察未来趋势
洞察管理规律 洞察调度奥妙
洞察客户需求 ——电商将会变成的生产性公司
洞察员工表现
洞察客户诚信
洞察合适人选
二、为什么叫大数据时代
（一）人类社会前进的脚步
马云的大数据团队： ——建立选举数据库分类
四、大数据与人力资源管理
（一）大数据与人才培育
世界在线教育人数暴增
大数据能够发现学习软肋
美国已经利用大数据方法建立了富有个性 的“高等教育教学支持系统”。其中有种“学 习分析技术”，能够通过对与学生相关的海量 数据分析，辨别出每个学生的学习行为和学习 模式。这就便于在学习的初始阶段发现哪些学 生面临学习困难，或者有辍学的危险，从而采 取比较准确的帮扶措施，因势利导。
大数据文献综述(一)
大数据文献综述（一）引言概述：大数据是当前信息技术发展的热点，它以巨大规模的、多种类型的数据集为基础，通过创新的处理和分析方法，揭示出隐藏在数据背后的规律和价值，对于推动社会经济的发展具有重要作用。
本文旨在对大数据的相关文献进行综述，系统梳理大数据的定义、特点、应用领域等方面的研究成果，为深入理解和应用大数据提供参考依据。
正文内容：一、大数据的定义与特点1. 大数据的定义：从数据量、速度、多样性等方面阐述大数据的底线。
2. 大数据的特点：探讨大数据的海量、高维、真实、价值等特点，以区别于传统数据。
二、大数据的技术基础1. 大数据的存储技术：介绍分布式文件系统、NoSQL数据库等存储大数据的技术手段。
2. 大数据的处理技术：讨论MapReduce、Hadoop等大数据处理框架及其应用场景。
三、大数据的应用领域1. 金融领域：探索大数据在风险评估、投资决策等方面的应用。
2. 医疗领域：分析大数据在疾病预测、基因分析等方面的应用案例。
3. 零售领域：剖析大数据在市场分析、用户行为预测等方面的应用。
4. 媒体领域：阐述大数据在舆情分析、个性化推荐等方面的应用。
四、大数据的挑战与机遇1. 数据隐私与安全问题：探讨大数据背后存在的隐私泄露和数据安全问题。
2. 数据质量与整合问题：分析大数据链路中可能出现的数据质量不确定性和信息孤立问题。
3. 人才缺口与资源投入问题：讨论大数据技术人才与资源投入不足的挑战。
五、大数据的未来发展趋势1. 人工智能与大数据：探讨人工智能与大数据的紧密结合，推动大数据应用走向智能化。
2. 数据驱动的企业发展：分析数据驱动型企业的兴起和发展趋势。
3. 数据治理与合规性问题：讨论大数据时代下数据治理与合规性的重要性。
总结：本文通过对大数据的定义、特点、技术基础、应用领域、挑战与机遇以及未来发展趋势的综述，为读者提供了深入了解大数据的基础知识和前沿动态的参考。
随着信息技术的不断发展，大数据将继续引领社会变革的浪潮，为各行业创造更多的机遇与挑战。
什么是大数据大数据有什么特征
什么是大数据大数据有什么特征大数据（Big Data）是指规模庞大、种类繁多、速度快速增长的数据集合。
随着信息技术的飞速发展，大数据逐渐成为全球经济、科学与技术领域的热点话题。
本文将讨论大数据的定义和特征，以及其对社会和经济发展的影响。
一、大数据的定义大数据的定义主要基于三个方面：数据量、数据类型和数据生成速度。
大数据通常以“三V”定义：Volume（海量数据）、Variety（多样化的数据类型）和Velocity（快速增长的数据速度）。
1. 数据量：大数据的特征之一是数据量巨大。
传统数据库无法存储和处理大规模数据。
大数据往往以TB（千兆字节）、PB（百万千兆字节）和EB（亿万千兆字节）为单位进行衡量。
2. 数据类型：大数据的另一个特征是多样性。
以往的数据主要以结构化形式（如表格、数据库）存在，而现在的大数据中，非结构化的数据占据了很大的比例（如社交媒体内容、图像、音频、视频等）。
3. 数据生成速度：大数据的第三个特征是数据生成速度快。
在信息时代，产生数据的速度加快了。
例如，社交媒体上用户的实时互动产生的数据量庞大，物联网设备不断生成各种数据。
二、大数据的特征除了“三V”外，大数据还具有以下特征：1. 价值密度：大数据中蕴含着海量的信息和知识。
通过对大数据的分析和挖掘，可以从中提取出有用的信息，支持决策和创新。
大数据的价值密度远高于传统数据。
2. 时效性：大数据的生成和流动速度快，可以实时或接近实时地捕捉到变化。
在金融、航空、电子商务等领域，能及时分析大数据，可以实现精确和敏捷的决策。
3. 多样性：大数据涵盖了不同领域和行业的数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据。
这些数据的多样性使得对大数据的处理和分析更加复杂和具有挑战性。
4. 可视化：大数据的处理和分析常常借助于数据可视化工具和技术。
通过可视化，可以直观地展示大数据中的模式、趋势和关联，加深人们对数据的理解和洞察。
5. 隐私与安全：由于大数据的规模和复杂性，隐私和安全问题成为亟待解决的难题。
大数据是什么
大数据是什么随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为了当今社会热议的话题之一。
那么，什么是大数据？本文将详细探讨大数据的定义、特点以及其在各个领域的应用。
一、什么是大数据大数据（Big Data）指的是规模庞大、复杂多样的数据集合。
这些数据往往无法通过传统的数据处理工具进行获取、存储、管理和分析。
大数据的特点主要体现在“3V”方面，即：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）和数据速度快（Velocity）。
除了“3V”，现在也有学者提出了其他“V”，如价值（Value）、真实性（Veracity）等。
大数据的出现主要是因为互联网的迅猛发展。
各种应用平台的兴起带来了海量的数据，这些数据对于企业和组织来说具有巨大的价值。
二、大数据的特点1. 数据量大：大数据所处理的数据规模通常以亿、万亿、甚至更大的单位来衡量。
这些数据以字节、千字节、万字节的形式存在，其量级十分庞大。
2. 数据类型多样：大数据来自多个来源，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
结构化数据是指具有明确定义的数据模型，如数据库中的表；半结构化数据则是具有标记或标签的数据，并且可以按照某种方式进行组织和处理，如XML、JSON等；非结构化数据是指无法按照常规结构进行存储和处理的数据，如文本、图片、音频和视频等。
3. 数据速度快：大数据往往以高速产生和更新，需要在较短的时间内进行处理和分析。
这种高速度的数据流动要求系统具备较高的实时性和动态性。
4. 数据价值大：大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对大数据的分析和挖掘，可以发现用户的偏好、行为趋势以及市场动态等，为企业和组织决策提供重要参考。
三、大数据的应用领域1. 商业智能与市场营销：通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场需求和用户行为，从而制定更精准的营销策略。
同时，大数据还可以为企业提供商业智能，帮助企业进行数据驱动的决策，提升市场竞争力。
2. 金融行业：大数据在金融行业的应用广泛，可以帮助银行进行客户信用评估、风险控制和反欺诈监测等工作。
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大数据及其特点（1）胡经国一、大数据定义据了解，目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。
下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述，供读者参考。
1、表述1大数据（Big Data）是指一个数据集，它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。
Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May，2011 大数据是指一个数据集，它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌，这些困难包括：数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。
Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia2、表述2大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、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。
从数据的类别上看，大数据是指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
3、表述3大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。
4、表述4美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义：大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。
由于传统数据库有效工作的数据上限一般为10～100TB；因而10～100TB 通常成为大数据的“门槛”。
无独有偶，IDC（国际数据公司）在给大数据做定义时，也把大数据的“门槛”设在100TB。
其实，这种方法未必科学。
不管怎样，有一个简单明晰的数值来指导对大数据的判断总是好事。
5、表述5维基百科给出的大数据定义：所谓大数据在当今的互联网业界是指这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累的用户网络行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、搜索、共享、分析和可视化等方面。
”这些数据量是如此之大，已经不能用我们以所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而要以P、E或Z为计量单位来衡量，所以称之为大数据。
6、表述6国际数据公司（IDC）是从大数据的4V特点来定义的，即：海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。
7、表述7大数据是指以多元形式、从许多来源搜集而来的往往具有实时性的庞大数据组。
在企业对企业销售的情况下，这些数据可能来源于社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。
这些数据并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
8、表述8大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工、在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
大数据的特征，除了巨大、快速、多样多变之外，没有其他。
因此，大数据本质上还是数据。
9、表述9故名思意，大数据便是数量巨大，类型众多，结构复杂的数据集合。
数据具有较小的价值；而数据集合因为数量众多，量变引起质变，所以其价值无可估量。
10、表述10大数据是指所有数据的集合，具有4V特点，即：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、生成速度快（Velocity）、蕴含巨大价值（Value）。
二、大数据到底有多大据报道，有记者就大数据有关问题对有关专家进行了访谈。
现将其访谈录介绍如下，供读者参考。
记者：对于大数据有一个形象的说法：现在即使是一个孩子也可以把一个小小的存储器放入书包，随身携带TB级的数据去学校上课，甚至把整个人类文明背上都不是问题。
经过大量数据的训练和装备，未来的电子产品或者机器可以成为“大有裨益的终身数据伴侣：它可以预测你是想要一包方便面还是一颗感冒药；你想去旅游还是选择最不堵车的路线去看球赛；甚至还能以你的名义饱蘸激情投入工作。
大数据这个概念，看似从字面就能理解；但是确实以前没有这么火过。
首先，我们想知道的是，大数据到底有多大？专家：互联网搜索、电子商务交易平台和微博等社交网站所产生的各种数据内容，经常被用来证明大数据之大。
其实，在传统产业和我们的生活中，大数据比比皆是。
以北京市交通智能化分析平台为例，它的数据源是路网摄像头/传感器、地面公交、轨道交通、出租车以及省际客运、旅游、化学危险品运输、停车、租车等运输行业等。
4万辆浮动车每天产生2000万条记录；交通卡刷卡记录每天1900万条；手机定位数据每天1800万条；出租车运营数据每天100万条；高速ETC（Electronic Toll Collection，（不停车）电子收费（系统））数据每天50万条……这些信息，从数据体量和速度上，都达到了大数据的规模。
发掘这些形态各异、快慢不一的数据流之间的相关性，是大数据做前人之未做、前人所不能做的机会。
这也正是大数据最主要的特证。
比如，交通状况与其它领域的数据都存在较强的关联性。
研究发现，可以从供水系统数据中发现，晨洗的高峰时间加上一个偏移量，通常是40～45分钟，这就是交通早高峰时间。
同样，可以从电网数据中，统计出傍晚办公楼集中关灯的时间加上偏移量来估计出晚上的堵车时间。
国外的研究甚至发现了交通事故率与睡眠质量的关联，以及与社交网络情感波动的相关性。
记者：IT业界所指的数据诞生不过60多年。
而一直到个人电脑普及以前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，因而许多自然界和人类社会值得记录的信息，并未形成数据。
大数据到底有没有一个“门槛”？关于大数据的一些定义准确吗？专家：国际数据统计机构（IDC）对全世界每年创建和复制的信息的体量做了估计和预测：2011年为1.8ZB，2012年为2.8ZB。
按照每两年翻一番的速度，2020年将达到40ZB。
这个数据怎么算出来的呢？IDC秘而不宣。
1.8ZB是什么概念？它相当于4500亿张DVD，或6500万年的高清视频，或1130亿台装满数据的iPad。
如果把这些iPad覆盖到足球场并往上堆叠，其高度可达到10.3公里，比珠穆朗玛峰还高。
思科公司也有一个类似的预测：2016年数据移动的总量达到1.3ZB。
其实，所有这些数据加起来都不如谷歌的前CEO施密特的下述说法有感染力：从人类文明曙光到2003年数以万年计的时间长河里，人类一共产生了5EB（天知道他是怎么算出来的），而到2010年每两天人类就能产生5EB的数据。
这类数据的预测对于存储和网络企业的投资者来说无疑能提升信心；但是对其他人来说没有太大意义。
他们更关心的是个体行业、企业和个人数据的状况。
美国咨询公司麦肯锡对大数据的定义就是从个体数据集的大体量入手的：大数据是指那些很大的数据集，大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析。
传统数据库有效工作的数据上限，一般来说为10～100TB；因此，10～100TB通常就成为大数据的“门槛”。
无独有偶，IDC在给大数据做定义时，也把其“门槛”设在100TB。
其实，这种方法未必科学。
不管怎样，有一个简单明晰的数值来指导企业对大数据的判断总是好事。
三、大数据的4V特点1、大数据4V特点解读（1）大数据的4V特点是指大数据在Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）这4个方面（层面）的特点。
⑴、Volume（大量）Volume（大量）是指大数据的体量（规模、容量或尺寸）巨大，从TB级别跃升到PB级别。
二进制信息最小基本单位为B it（比特），按顺序其所有单位为：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
其中，1 Byte（字节）=8bit其它按照进率1024（=210）来计算，即：1KB（Kilobyte，千字节）=1024Bytes=1024B1MB（Megabyte，兆字节，简称兆）=1024KB1GB（Gigabyte，吉字节）=1024MB1TB（Terabyte，太字节）=1024GB1PB（Petabyte，拍字节）=1024TB1EB（Exabyte，艾字节）=1024PB1ZB（Zettabyte，泽字节）=1024EB1YB（Yottabyte，尧字节）=1024ZB1BB（Brontobyte）=1024YB1NB=1024BB1DB=1024NB⑵、Variety（多样）Variety（多样）是指大数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
⑶、Velocity（高速）Velocity（高速）是指大数据处理速度快，要求满足1秒定律。
所谓1秒定律，或称秒级定律，是指对大数据处理速度有一定要求，一般要求在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了。
这个速度要求是大数据处理技术和传统数据挖掘技术之间的最大区别。
⑷、Value（价值）Value（价值）是指大数据价值密度低。
以视频为例，在连续不间断视频监控过程中可能有用的数据仅仅只有一两秒。
2、大数据4V特点解读（2）虽然对大数据的特点有不同说法，但是业界一般认为，大数据具有4V特点，即：大数据在Volume（容量）、Variety（种类）、Velocity（速度）和最重要的Value（价值）这4个方面（层面）的特点。
⑴、Volume（容量）Volume（容量）是指大数据巨大的数据量与数据完整性。
IT业界所指的数据诞生不过60多年。
而一直到个人电脑普及之前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号并未形成数据。
几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但是那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。
拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。
尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但是在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，而是否具有完整性才是最重要的。
⑵、Variety（种类）Variety（种类）意味着要在海量、种类繁多的数据之间发现其内在关联。