导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关下面哪个不是大数据中的4V的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
大数据4v是指哪四个
大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”
现在已经有5V了
一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
大数据4v特征指的是什么
大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
Velocity（高速性）：这是大数据区于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
Variety（多样性）：这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
Value（价值性）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
下面选项哪个不是大数据的4v特点之一
选项在哪哦？大数据4V特征：
数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
大数据的四V特征指什么?
①数量(Volume)，即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别;
②多样性(Variety)，即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;
③速度(Velocity)，即处理速度快;在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要有秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。
④真实性(Veracity)，即追求高质量的数据。数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。
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