IBM提出了“大數(shù)據(jù)“5v”的特征:1。體積:數(shù)據(jù)大，包括采集、存儲(chǔ)、計(jì)算?！癉a 數(shù)據(jù)”的起始計(jì)量單位至少為P(1000 t)、E(100萬(wàn)t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來(lái)源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，是數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問(wèn)題。四。速度:數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快，處理速度快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點(diǎn)。

large數(shù)據(jù)(bigdata)，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無(wú)法被當(dāng)前主流的軟件工具捕捉、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)在合理的時(shí)間內(nèi)做出更加積極的商業(yè)決策。(在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Time》中，Da 數(shù)據(jù)是指采用所有方法數(shù)據(jù)而不是隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑)。

數(shù)據(jù)的四個(gè)“V”有四個(gè)特點(diǎn):第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級(jí)跳到PB級(jí)；第二，數(shù)據(jù)有很多類型。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。再次，數(shù)據(jù)的來(lái)源直接導(dǎo)致分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。如果數(shù)據(jù)的來(lái)源完整真實(shí)，最終的分析結(jié)果和決策會(huì)更加準(zhǔn)確。第四，處理速度快，一秒定律。

大量、高速、多樣、有價(jià)值、真實(shí)。一個(gè)很大的數(shù)，意思是大數(shù)據(jù)很大。高速，指大數(shù)據(jù)必須高效快速處理?？焖贉?zhǔn)確地獲取信息。Da 數(shù)據(jù):體積(質(zhì)量)、速度(高速)、種類(多樣性)、價(jià)值(低值密度)。專業(yè)數(shù)字辦公服務(wù)商:藍(lán)凌認(rèn)為，如果我們使用浩達(dá)數(shù)據(jù)，就可以產(chǎn)生鄧夏價(jià)值。促進(jìn)業(yè)務(wù)融合與協(xié)作:通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)的建設(shè)，可以形成統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，跨部門共享和傳播數(shù)據(jù)，促進(jìn)互操作，提高效率。

提高信息化管理水平:數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)的建設(shè)可以幫助企業(yè)對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)管理進(jìn)行梳理和簡(jiǎn)化:通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，可以降低系統(tǒng)之間的異構(gòu)性數(shù)據(jù)降低集成的難度和成本；實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)互通，發(fā)揮系統(tǒng)串聯(lián)形成的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，為智能化建設(shè)提供支撐；完善組織的數(shù)據(jù)質(zhì)量:對(duì)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，放。

是針對(duì)Da 數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)設(shè)施的三個(gè)特性優(yōu)化的，總的來(lái)說(shuō)，對(duì)于很多行業(yè)來(lái)說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)的使用還處于早期階段。但在金融服務(wù)行業(yè)，多年來(lái)一直在處理Da 數(shù)據(jù)的處理。事實(shí)上，它已經(jīng)深深地嵌入到金融服務(wù)行業(yè)的管理和財(cái)務(wù)的核心流程中。由于先進(jìn)的處理能力，過(guò)去可能需要幾個(gè)小時(shí)的工作現(xiàn)在可以在幾分鐘內(nèi)輕松完成。

正是基于這樣的技術(shù)進(jìn)步，我們才可以對(duì)數(shù)據(jù)前幾天或者前幾周進(jìn)行分析，幫助重新制定策略，得到第二天的交易方法。現(xiàn)在金融公司有了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析能力，可以縮短數(shù)據(jù)處理的流程，根據(jù)最新的交易情況實(shí)時(shí)調(diào)整策略，但是，金融企業(yè)關(guān)注的不僅僅是數(shù)據(jù)套的數(shù)量越來(lái)越多。他們還需要考慮數(shù)據(jù)高速處理和數(shù)據(jù)的多樣化。