大数据分析的特点有哪些

  在当前的大数据时代，不仅IT(互联网)行业的人有必要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

  了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于概念，大数据概念还是相对来说还是比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

  大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据上涨的速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了某些特定的程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

  数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，大多分布在在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

  数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统(ERP)当中的数据，大数据的数据类型是很复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会促进得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。

  数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因是其数据处理(排序)速度比较快。

  数据上涨的速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说上涨的速度是可控的，但是在大数据时代，数据上涨的速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会促进打开大数据的价值空间。

  最后，大数据还有一个特点是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型网络站点平台所采用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性(专业性)问题。

  大数据分析的特点有哪些.中琛魔方大数据分析平台表示数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。