大数据的10大特征

大数据是指通过收集、储存、处理日益增长的海量结构化和非结构化数据，运用先进的分析和挖掘技术，发现潜在的模式、趋势和商业价值。大数据技术广泛应用于商业、科学、医疗等领域，为决策提供有力支持和洞察。

1. 规模性
2. 快速度
3. 易变性
4. 数据的可靠性
5. 高效性
6. 数据是在线的
7. 复杂性
8. 成熟性
9. 数据共享
10. 数据的投资成本

1、规模性

规模性是大数据最显著的特征之一，它指的是数据量呈指数级增长，不再局限于几个TB、几个GB。这使得大数据分析变得更加复杂和庞大，需要强大的计算能力和算法来处理。大数据的规模性也意味着数据量已经超过了传统的数据处理工具，如关系型数据库、NoSQL数据库等，这使得数据分析师需要具备更高的技术能力和专业技能来应对这种挑战。

2、快速度

快速度是大数据最显著的特征之一，指的是数据处理速度非常快，超出传统数据处理能力，需要快速创建和处理数据，分析和返回给用户，以满足实时需求。在大数据时代，通过基于优化软件性能的高速电脑处理器和服务器，快速创建实时数据流已成为流行趋势。同时，快速处理、分析并返回给用户也成为了企业满足实时需求的重要方式。

3、易变性

大数据具有易变性的特征，这意味着它可能随着时间和环境的变化而发生变化。这种变化使得传统的数据分析方法无法很好地处理和解释大数据，也使得处理和利用这些数据需要相应的技术支持。

4、数据的可靠性

数据的可靠性是指数据在生命周期内，都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是,很难区分真假数据。从大数据的角度来看,它的可靠性变得越来越重要。

5、高效性

大数据最显著的特征之一就是高效性。大数据处理需要高效的数据处理能力和算法，而 MapReduce 能够实现过程的并行化，从而提高处理效率。

6、数据是在线的

数据是在线的，意味着数据可以随时、随地被获取和处理，不受地理位置和设备的限制。大数据的上线也意味着数据可以更快地积累和处理，可以更准确地预测和决策，为企业和组织带来更高的效益和创新。同时，数据可以在线存储、传输和分享，使得用户可以随时随地访问和利用数据，增强了数据的价值和影响力。

7、复杂性

大数据最显著的特征是复杂性。数据量巨大，来源多渠道，这使得数据处理、存储、传输等方面面临很大的挑战。同时，数据的复杂性也决定了需要采用多种算法和模型来预测、分析和处理数据，以保证数据的准确性和有效性。因此，大数据的复杂性是其最显著的特征之一。

8、成熟性

大数据最显著的特征是成熟性。采用商用化的成熟产品，而不是每天一个版本去升级，没有办法满足应用需要。

9、数据共享

数据共享是大数据最显著的特征之一，它指的是在安防领域中，通过共享大量的数据资源，实现信息的高效、精准、协同处理。数据共享可以充分利用大数据分析的强大算力、存储能力和运算能力，提供更全面、更精细的信息支持，为安防工作提供更强大的支持。通过数据共享，可以快速获取和处理大量的安防数据、视频、图像等资源，提高安全控制的能力。同时，数据共享还可以促进大数据与人工智能、物联网等技术的深度融合，为安防领域的发展提供更广阔的空间。

10、数据的投资成本

数据投资成本包括获取数据的费用、存储数据的费用以及分析数据的费用。这些成本在很大程度上决定了企业采用何种数据处理方法，以及是否优先考虑数据中潜藏的价值。投资成本的高低直接决定了企业是否能够充分利用数据，并从中获得更多的收益。