Da 数据是指数据集合中的内容在一定时期内无法被常规软件工具捕获、管理和处理。大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。综合来看，Da 数据分为四个特点。第一，丰富。计量单位是PB级，存储内容很多。第二，高速。大数据在采集速度和分析速度上需要及时快速。保证短时间内有更多的人收到信息。第三，多样性。数据来源于各种渠道，包括文字数据、图片数据、视频数据等等。
第四，价值。Da 数据不仅本身有信息价值，还有商业价值。Da 数据也分为结构化、半结构化和非结构化。结构化简单来说就是数据 library，通过二维表格数据进行逻辑表达和实现。非结构化意味着数据结构不规则或不完整，没有预定义数据模型。由人类产生数据大部分是无结构的数据。
5、大 数据具有的四大 特征big 数据有四个big 特征如下:1。海量数据规模:大数据与传统相比-2。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即使整合了商场或商业中心收集的数据也很难达到这个“超范围”数据数量；更不用说很少有WiFi公司能设立一个完整的商业中心。现在大部分商用WiFi公司还处于小规模发展阶段，获得的数据多为某店或个体商家的数据而不能称为数据。
6、大 数据的特点1和large 数据有四个特点，分别是成交量(量大)、品种(品种)、速度(高速)、价值(价值)，我们一般称之为4V。2，很多。large数据of特征一开始就是“大”。从前Map3时代，一个小小的MB级Map3就能满足很多人的需求。但是随着时间的推移，存储单位从过去的GB变成了TB，甚至到了现在的PB和EB。
社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具和服务工具都成为了数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB；大约有10亿脸书用户每天生成的日志数据超过300TB。智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、分析、预测和处理。3.多样性。数据的广泛来源决定了数据形式的多样性。
7、大 数据的 特征Da 数据(英文:Bigdata)，或者数据，massive 数据，是指涉及的数据太大，无法通过目前主流的软件工具。在合理的时间内，有四条信息-2特征:(1)数据大体积:-2。
(3)价值密度低:随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量巨大，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快的净化数据的价值，是数据时代迫切需要解决的问题，(4)速度快，速度高:这是数据区别于传统的数据挖掘的最显著之处。现有的技术框架和路线已经无法高效处理如此巨量的数据了，对于相关机构来说，如果收集到的海量信息不能通过及时处理反馈回来，那就得不偿失了。
