大数据有哪些基本特征（）。A、数据获取容易B、数据体量巨大C、数据类型众多D、价值密度低E、处理速度快

大数据的基本特征可以用4V来总结(Volume、Variety、Value、Velocity)，即①数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。②数据类型繁多。比如博客、社交网站、论坛、金融交易、电子邮件、文件、日志文件信息，等等。③价值密度低。我们每个人都是数据的创造者和使用者，要在海量的数据中捞取自身所需要的有价值的数据其实是海底捞针。④处理速度快。数据增长速度快，同时要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。

IDC对大数据进行了权威定义，即满足4V（Variety,Velocity,Volume,Value，即种类多、流量大、容量大、价值高）指标的数据称为大数据。IDC对大数据技术的定位为：通过高速捕捉、发现和/或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。大数据主要涉及两个不同的技术领域：一项致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的大数据存储平台；另一项则是大数据分析，关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

大数据的特点：(1)数据体量巨大；(2)数据类型繁多；(3)价值密度低；(4)处理速度快。该考点来自教材的第十章“物业经营管理的未来发展”中的第三节。

本题考查电子商务新技术——大数据的知识。大数据的关键是在种类繁多数量庞大的数据中，快速获取信息。业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据的特点：①数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着1.8万亿吉字节（GB）的数据。企业数据正在以55%的速度逐年增长。实体世界中，数以百万计的数据采集传感器被嵌入到各种设备中，在数字化世界中，消费者每天的生活（通信、上网浏览、购物、分享、搜索）都在产生着数量庞大的数据。②数据类型繁多（Variety）。数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，音频、视频、图片、地理位置信息等类型的非结构化数据量占比达到80%了左右，并在逐步提升，有用信息的提取难度不断增大。③价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，1部1h的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。④时效性高（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。数据的价值除了与数据规模相关，还与数据处理周期成正比关系。也就是，数据处理的速度越快、越及时，其价值越大，发挥的效能越大。