1、数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 数据类型繁多，涉及网络日志、视频、图片、地理位置等信息。 价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
2、大数据的特性主要包括数据量巨大、数据种类繁多、处理速度快、高时效性、真实性、复杂性、可扩展性。数据量巨大：大数据通常涉及大量的数据，这些数据可能来自各种不同的来源，如传感器、社交媒体、企业数据等。数据种类繁多：大数据包括各种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等。
3、数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
4、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
5、数据量庞大：大数据的处理能力已经从TB级别跃升至PB级别。 数据类型多样：包括网络日志、视频、图片、地理信息等多种类型的数据。 数据价值密度低：以视频数据为例，在连续监控中，可能只有短短几秒钟的数据是有价值的。
6、价值 这也是大数据的核心特征。在现实世界中产生的数据中，有价值的数据只占很小的比例。如果你拥有中国所有20-35个年轻人的1PB以上的在线数据，自然会有商业价值。例如，通过分析这些数据，我们可以了解他们的爱好，并指导产品的发展方向。
1、大量 大数据的特征首先就体现为大。从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
2、大数据分析的特点主要包括以下几个方面： 数据规模庞大：大数据分析的数据规模庞大，可能包括TB、PB甚至EB级别的数据。这意味着我们需要使用更强大的数据处理和分析工具来处理这些数据。 数据类型多样：大数据分析的数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
3、大数据分析的特点包括： 数据规模巨大：随着技术的发展和社会的进步，各行各业生成的数据量不断增加。大数据分析面临的一个主要挑战是处理海量数据，这些数据涵盖结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子、视频和音频。
1、大数据分析一站式平台 连接与集成 数据挖掘 自助交互分析 方法/步骤 大数据分析一站式平台：ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数据获得决策智慧。
2、高效缓存 需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。 实时流式核算 需求实时流式核算。
3、首先高效的分布式系统。其次实时处理的系统。最后运营商级别的高可靠服务。
4、数据规模巨大 随着技术的发展和社会的进步，各行各业产生的数据量越来越大。大数据分析的首要特点就是数据规模巨大，这些数据包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子、视频和音频。处理速度快 大数据分析的另一个特点是处理数据的速度快。