大数据的4v特征有哪些
大数据4V的4V特征是声音尺寸，速度，差异和价值。
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1。
语音速率。
大数据中的信息使用多个GB或多个TBS，但是PB（100万T），EB（100万T），EB（100万T）或ZB（100万T），EB（100万T）或ZB（1百万T），EB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T），EB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）或ZB（100万T）。
3，差异主要反映在三个方面：更多数据源，多种类型的数据资源以及多个数据源之间的数据以及数据之间的数据。
4。
值（值），有价值的数据是海洋中雪的实际持续时间。
这只是距离的一个角。
：策略和其他位置相互影响并相互驱动。
鉴于最可变的多二聚体性的质量，《数据和技术当前分析的当前分析》的数据。
收集，分析，处理器，存储，存储，存储，存储，存储，存储和高耐药性和高耐药性和高阻力能力存储。
手动协会协会和性格协会和同情。
但是，要存储旧信息的最终目的。
大量数据已得到充分调整。
大数据可能是一场骗局
大数据可能是一个骗局，几乎每天都在谈论大数据，这很烦人。什么是大数据（BigData）？ 简单可以理解为超出传统数据管理工具处理的处理能力的大型和复杂的数据集。
要确定数据大数据的类别，我们必须从三个维度进行测量：数据量，过程速度和数据类别。
Bigdata是2012年信息技术领域中最时尚的词汇。
当然，就像所有以前的时尚技术热词一样，这可能是一个骗局。
为什么？ 大数据是一个相对概念。
有人说有些人说大数据处理方法，但它们是按照现有解决方案包装的。
新的旧葡萄酒只是为了赶上时尚。
今天的大数据明天可能不是大数据。
过去，我们也一直在艰巨地“大规模数据”。
但是，在大量数据时代，许多公司没有革命性的变化。
在MapReduce和Hadoop出现之前，很少有公司可以轻松地计算出大规模平行的数据（奇怪的是，当时并不多的人）本质NoSQL的出现也为处理数据带来了更多的可能性。
我们突然发现，处理数据的能力已悄然增强。
大数据是一个机会，但是大数据的业务前景并没有被夸大。
目前，只有少数公司真正拥有大数据，并且对这些数据的管理，处理和分析并未带来如此典型的前所未有的挑战。
因为新工具和新计算方法已经具有处理这些数据的能力。
大数据是一个机会，但这只是几个机会。
它更多是巨人的业务障碍，例如IBM，Oracle，Microsoft。
他们提倡甚至夸大了大数据。
确切地说，请向您赚钱。
更重要的是，它实际上是向您出售硬件。
这不是完全胡说八道吗？ 大型硬件几乎相同。
中小型公司应绕道而行。
不要看大个子，不要总是玩得开心。
您需要通过开源社区获得的需要，并且各个大兄弟的见面不如与工程师交谈可以使用哪些工具来练习。
应用更重要。
初创企业还应该绕着大数据走动，这可能不是一个好的方向。
大数据确实会很有价值，但是不那么大的必须承认，新价值将从某些大数据中汲取利用，但是这个价值只是附加的价值，没有理由夸大他，也没有理由没有理由想象 。
您可以说，这个沙漠中可能有黄金，但这并不是说沙漠必须在沙漠中挖掘出来。
从该行业中一些公司的SO大数据应用程序示例来看，它仍然只是使用传统数据值，但这只是一本关于大数据的巧妙书籍。
一个人在哪里谈论电子商务网站？ 最疯狂或最模型的手机最好出售。
这将是大数据分析的结果。
这完全是胡说八道。
数据仓库系统对结果分析是否不同于此大数据的结果？ 末尾的末尾将不是商业模式的变化。
它非常重视大数据，但无需持有大数据的大腿，尤其是当行业不足以对数据的关注时，更不用说大数据了。
人们认为，随着时间的流逝，随着信息爆炸，网格计算，云计算等的方式将逐渐被遗忘，当然，当时可能会发生新的时尚单词。
没有大数据，只有数据； 没有蓝色的海洋，只有大海； 没有先知，只是闪烁。
大数据包括哪些方面？
大数据的类型可以大致分为三类：传统的公司数据，机器和传感器数据，社交数据。
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常规流域 - 出生：包括CRM系统，常规ERP数据，库存数据和帐户详细信息在内的消费者数据。
2。
机器和传感器数据（机器恢复/传感器sordata）：包括CalltailRecords，智能仪器，工业设备传感器，设备协议（通常为数字LEX保管），交易数据等。
SociatalData：包括用户行为记录，反馈数据等，社交-Media平台，例如Twitter，Facebook。
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扩展信息：
大数据挖掘的商业价值的方法主要分为四个类型：
1。
客户组细分，然后调整每个组卷的特殊服务。
2。
模拟实际环境，发现新需求并增加投资回报率。
3。
加强部门的联系以提高整个管理链和工业链的效率。
4。
降低服务成本并找到有关产品和服务创新的隐藏信息。
