大数据分析的特点有哪些？这五点很常见

在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。

要理解大数据，我们必须首先从大数据的概念开始。与人工智能的概念不同，大数据的概念相对清晰，大数据的技术体系也已经成熟。为了解释大数据的概念，您可以从数据本身的特征开始，然后从方案，应用和行业逐步扩展。

大数据本身的特点通常集中在五个方面，即数据量，数据结构多样性，数据价值密度，数据增长速度和可信度对这五个维度的理解和认识是理解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展及其在行业中的应用，数据本身的规模也在一定程度上得到了扩展，而这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和改进。而大数据分析的特点和以上五个方面也是密不可分的。

大数据分析的特点一：数据分析量大

数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。相信在5G时代，物联网仍将是大数据的主要数据源。

大数据分析的特点二：数据分析结构多样性

与创新信息系统（ERP）中的数据不同，大数据的数据类型非常复杂，包括结构化数据，非结构化数据和半结构化数据，这对传统数据分析技术提出了巨大挑战，这也是大数据技术兴起的重要原因。在工业互联网时代，大数据数据结构的多样性将得到进一步体现，这也给数据价值过程带来了新的挑战。

大数据分析的特点三：数据价值密度

与传统信息系统相比，大数据中的数据价值密度相对较低，这就需要更快，更方便的方式来完成数据值提取过程，这也是当前大数据平台所关注的核心竞争力之一。实际上，早期Hadoop和Spark平台之所以能够脱颖而出的重要原因是它们的数据处理（排序）速度相对较快。

大数据分析的特点四：数据增长速度快

通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比，工业互联网带来的数据增长可能更加客观，因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

大数据分析的特点五：数据的可靠性

大数据时代带来的一个重要副作用是，很难区分真假数据，这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看，它通常是技术和管理的结合。例如，通过对用户进行身份验证，可以解决某些数据的真实性（专业性）问题。

亿信华辰大数据分析平台表明，数据价值密度通常是衡量数据价值的重要基础。与传统信息系统相比，大数据中的数据值密度较低，需要更快，更方便。完成数据的价值提取过程，这也是当前大数据平台的核心功能之一。