大数据的五个典型特性

1. 大量（Volume）：大数据涉及的数据量巨大，超出了传统数据库的处理能力。这些数据集的规模至少以PB（千TB）、EB（百万TB）或ZB（十亿TB）为单位。大数据的增长速度迅猛，要求实时分析与处理，而不仅仅是事后的批量处理，这是与传统数据挖掘的主要区别。

2. 高速（Velocity）：数据的快速生成要求实时分析和快速处理，而不是传统的批量处理方式。这种高速处理能力对于处理大数据至关重要。

3. 多样（Variety）：大数据涵盖了多种数据类型和来源，包括文本、图像、音频、视频和地理位置信息等。这些数据可能是结构化、半结构化或非结构化的，且往往包含不连贯的语义或意义。据估计，企业数据中有80%为非结构化数据，这要求数据处理技术具有更高的灵活性和适应性。

4. 低价值密度（Value）：在大数据中，有价值的信息往往分散在大量的无关信息中。因此，从大数据中提取有价值的信息，进行分析和预测，以发现数据的真正意义和价值，是机器学习和人工智能的重要目标。

5. 真实（Veracity）：大数据的真实性指的是其反映现实世界的情况。虽然真实的数据不一定完全准确，但它绝不是虚假的。确保数据分析基于真实数据至关重要，这样才能得出有意义的结论。识别和处理虚假数据是值得深入研究的领域。