大数据的特征包括哪些：分两套标准区分
大数据的特征包括哪些，主流分为两套体系：国标GB/T35295—2017规定4项基础特征，行业通用版本为4V与5V，考试选型优先使用国标内容，商业实操优先选用5V版本；仅处理结构化业务数据时，部分场景只满足3项特征，不能算作完整大数据场景。
大数据特征：国家标准版本
国标GB/T35295—2017明确四项核心特点，适用于信息化项目招标、技术文档编写。
体量巨大：数据规模突破传统数据库处理上限，计量单位多为TB、PB，普通单机存储难以承载全量数据。
来源多样同时覆盖结构化、半结构化、非结构化三类数据，包含日志、图片、视频、网页文本等多类格式。
生成极快数据流持续自动产生，需要实时采集与流式计算，无法等待批量离线处理。
状态多变数据体量、产生速度、格式会随业务波动持续变化，数据结构不会长期固定不变。
大数据特征：行业通用4V与5V版本
企业数据分析、互联网业务普遍使用4V与扩展后的5V模型，更贴合业务价值挖掘场景。
| 特征类型 | 4V版本（IDC） | 5V版本（IBM新增） | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 体量 | Volume（大量） | Volume（大量） | 海量日志、用户行为数据 |
| 种类 | Variety（多样） | Variety（多样） | 多源异构数据整合项目 |
| 速度 | Velocity（高速） | Velocity（高速） | 实时风控、直播数据流处理 |
| 价值 | Value（价值密度低） | Value（价值密度低） | 海量原始数据挖掘高价值信息 |
| 真实性 | 无此项 | Veracity（真实可信） | 征信、金融风控等对数据真伪要求较高的场景 |
价值密度低是极易被忽略的要点。监控视频全天产生数十TB数据，只有几秒异常画面具备业务价值，其余内容属于无效冗余数据。
适用边界判定
只用Excel、传统关系型数据库就能完成存储与统计的数据，不满足大数据的判定条件。
仅具备大体量、只有单一结构化格式、数据批量更新、没有实时数据流的数据集，只能算作海量数据，不能认定为标准大数据。
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