大数据的4V特征
对大数据的认识
对于大数据的认识和理解这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。
事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。
经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。
由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。
在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。
最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。
在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。
可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。
当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。
下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论：最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
大数据-大数据的特点-4V理论
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大数据时代已经来临
信息技术、互联网和移动互联网技术的发 展带来数据量级变化。
大数据时代的来临意味着其将以PB级数据为对象，现在的Facebook和微软的 Hotmail、 Skydrive等各种服务所储存的数据目前预测都在300PB左右，而亚马逊旗下的 S3服务中数据至少在900个数据数量仍然以几何倍数在增长，每年增幅约20-40%。
数据量极大,增大了数据处理的难度的同 时,庞大数据量所蕴含的价值也极大
数据种类多样,更加个性化,针对不 同来源的数据以多样化的方式处理, 结果更精确.
要求及时对数据进行处理并得到结 果,更完善的用户体验.
数据成为新的资源,掌握有数据就掌握了 巨大的财富.
指数型增长的海 量数据
所有研究都表明，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（ MGI）估计， 全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB（1EB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和 笔记本等设备上存储了超过6EB新数据。1EB数据相当于美国国会图书馆中存储的数据的 4000多倍。事实上，我们如今产生如此多的数据，以至于根本不可能全部存储下来。例如， 医疗卫生提供商会处理掉他们所产生的90%的数据（比如手术过程中产生的几乎所有实时视 频图像）。
数据类型多
越来越多非结构化数据；音频、 食 品，地理位置信息等多类型数 据对 数据处理能力提出更高要求。
数据价值高
海量数据带来了巨大的商业价值。数 据之间关联性支持深层的数据挖掘。
大数据试题及答案
大数据试题及答案一、选择题1. 大数据的4V特征中，不包括下列哪一项？A. 多样性（Variety）B. 速度（Velocity）C. 可访问性（Veracity）D. 价值（Value）答案：C2. 下列关于Hadoop的描述，哪一项是错误的？A. Hadoop是一个开源的分布式存储和计算平台。
B. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。
C. Hadoop可以处理结构化和非结构化数据。
D. Hadoop无法与其他数据库软件集成。
答案：D3. 在大数据分析中，数据清洗的目的是什么？A. 减少数据量B. 提高数据质量C. 增加数据种类D. 加快数据处理速度答案：B4. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 机器翻译答案：D5. 数据仓库的主要作用是什么？A. 存储实时数据B. 支持决策制定C. 提高数据传输速度D. 加密数据保护答案：B二、填空题1. 大数据环境下，数据的________和________是保证数据安全的重要措施。
答案：加密、访问控制2. 在大数据应用中，________可以帮助企业发现潜在的客户群体和市场趋势。
答案：数据挖掘3. 为了提高数据分析的准确性，通常需要对数据进行________处理。
答案：标准化4. 大数据技术的发展，促进了________和________领域的融合，推动了智能化决策的发展。
答案：信息技术、业务管理5. 数据治理是确保数据________、________和________的关键过程。
答案：准确性、完整性、一致性三、简答题1. 简述大数据的基本概念及其对现代企业的影响。
答案：大数据指的是传统数据处理应用软件难以处理的大规模、高增长率和多样化的数据集合。
它通过高速处理数据，能够揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联，对现代企业的影响主要体现在提高了决策效率、优化了客户服务、增强了市场竞争力等方面。
2. 描述数据仓库和大数据平台之间的区别。
大数据知识普及
大数据知识普及第一点：大数据的概念与定义大数据，顾名思义，是指传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内快速增长的、复杂的大规模数据集。
它具有四个主要特征，通常被称为“4V”：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.大量（Volume）：大数据涉及的数据量是传统数据系统无法处理的。
例如，社交网络、电子商务网站和物联网设备每天都会产生和处理数以亿计的数据点。
这些数据需要新的处理模式来有效存储、处理和分析。
2.多样（Variety）：大数据来自多种来源，数据类型繁多，包括结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如XML和JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图片和视频）。
数据的多样性要求大数据技术能够整合和分析不同格式的数据。
3.快速（Velocity）：大数据的处理需要快速响应。
流式数据处理技术，如实时分析和数据挖掘，对于快速获取数据的价值至关重要。
例如，金融市场数据分析、交通流量监控和社交媒体情绪分析都需要实时或近实时处理数据。
4.价值（Value）：从大数据中提取有价值的信息和洞察是数据分析的核心目标。
大数据分析可以揭示模式、趋势和关联，从而支持决策制定、优化业务流程和预测市场变化。
大数据的领域应用广泛，包括但不限于互联网搜索、推荐系统、金融市场分析、城市管理、智能交通系统、能源管理、水资源管理、智慧医疗、社交网络分析、天气预测和灾害预警等多个方面。
第二点：大数据的应用案例大数据的应用案例遍布各个行业，展示了大数据技术如何解决实际问题，创造商业价值和社会效益。
1.零售业的个性化推荐：零售商通过分析顾客的购买历史、浏览行为和市场趋势，利用大数据技术提供个性化的商品推荐和促销信息，从而提高销售额和顾客满意度。
2.医疗健康的疾病预测：医疗机构利用大数据分析来预测疾病爆发，优化资源配置，提高治疗效果。
通过分析大量的病人记录、医疗文献和实时健康数据，可以提前发现疾病的迹象，从而进行早期干预。
大数据的主要特征
大数据的主要特征
大数据的四个主要特征是：1、数据量大；2、要求快速响应；3、数据多样性；
4、价值密度低。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的四个基本特征介绍：
1、数据量大
TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。
2、要求快速响应
市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3、数据多样性
不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4、价值密度低
由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据应用基础试题答案
大数据应用基础试题答案一、选择题1. 大数据的4V特征中，不包括下列哪一项？A. 多样性（Variety）B. 速度（Velocity）C. 可验证性（Verifiability）D. 价值（Value）答案：C2. 在大数据分析中，数据清洗的主要目的是什么？A. 增加数据量B. 提高数据质量C. 减少存储空间D. 加快处理速度答案：B3. 下列哪个不是Hadoop生态系统中的组件？A. HDFSB. SparkC. KafkaD. MapReduce答案：C4. 数据仓库的主要作用是什么？A. 存储实时数据B. 支持复杂的查询和分析C. 实时数据传输D. 数据加密答案：B5. 下列哪个不是数据挖掘的常用技术？A. 分类B. 聚类C. 回归分析D. 病毒扫描答案：D二、填空题1. 大数据环境下，数据的______和______是保证数据安全的基本要求。
答案：完整性；保密性2. 在数据分析中，______分析可以帮助我们发现数据集中的异常值。
答案：离群点3. 数据建模的目的是______和______数据，以便更有效地进行数据分析。
答案：组织；结构化4. 在大数据应用中，______是一种用于处理实时数据流的分布式计算系统。
答案：Storm5. OLAP（在线分析处理）技术的主要特点是______、______、______。
答案：交互性；多维性；可分析性三、简答题1. 请简述大数据的定义及其对现代社会的影响。
答：大数据通常指的是规模庞大、类型多样、更新速度快的数据集合，其特点包括3V（Volume、Velocity、Variety）甚至更多维度。
大数据的应用对现代社会产生了深远影响，它改变了决策过程，促进了个性化服务的发展，提高了运营效率，同时也带来了隐私保护和数据安全等新的挑战。
2. 描述数据预处理的主要步骤及其重要性。
答：数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗去除噪声和不一致的数据，确保数据质量；数据集成将来自多个源的数据合并，形成统一视图；数据变换涉及将数据转换或归一化到适合分析的形式；数据规约通过降维或数据压缩减少数据量，提高处理效率。
大数据时代试题综合题库
A.新锐洞察B.智慧运作C. 动态架构D.绿色未来
22)根据(国际数据公司)的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有的数据量（ 37 ），增长近（ 38 ）倍。
A. 10B.20C. 35D. 20
A.B.C.D.
30)大数据平台和应用程序框架，（ 48 ）以经济高效的方式分析级的结构化和非结构化信息B
A. 流计算B.C.数据仓库D.语境搜索
31)临床决策支持系统通过电子病历、医学指导的比较等提高手术质量，降低错误治疗和（ 49 ）。C
A.医疗事故B.病患投诉C.民事诉讼D. 手术费用
A.采取行动（）B.获取洞察（）
C. 掌握信息（）D. 应用管理（）
7)在云生态环境中，用户需求相当于（14 ），云数据中心相当于（15 ），云服务相当于（16 ）。
A.降水B.水滴C. 水库D.阳光
8)尿布啤酒是大数据分析的（17 ）C
A.测试B.分类C. 关联规则挖掘D.数据聚类
9)在的 & 中,中国在什么区域（18 ）B
A.大数据网络发展和运营过程B.规划建设运营管理
C. 规律和验证D.发现和验证
26)大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中（ 43 ）大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。D
A.大数据网络发展和运营过程B.规划建设运营管理
Байду номын сангаасC. 规律和验证D.发现和验证
27)大数据的价值是通过数据共享、（ 44 ）后获取最大的数据价值D
A.全民健康计划B. 5亿C. 大数据研发计划D.2亿
24)大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并（ 41 ）成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。B
2021年大数据时代试题综合题库
《大数据》题目一、单选题1)大数据4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中她们含义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.解决速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2)大数据技术战略意义不在于掌握庞大数据信息，而在于对这些具故意义数据进行（ 5 B ）。
A. 数据信息B. 专业化解决C.速度解决D. 内容解决3)随着google（ 6 ）和（ 7 ）发布，大数据不再仅用来描述大量数据，还涵盖了解决数据（ 8 ）。
DCB6：A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7：A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D.Google Docs8：A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台2.5米口径望远镜进行红移巡天项目，4月发布关于Quasar spectra数据为（ 9 ）。
BA.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪一项不属于大数据治理：（ 10 ）CA. 安全问题B. 成本问题C. 针对大顾客D. 信息生命周期管理6)IBM大数据战略以其在5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基本，指是在（ 11 ）基本上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划可以救业务绩效。
CBAA. 采用行动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应用管理（management）7)在云生态环境中，顾客需求相称于（ 14 ），云数据中心相称于（ 15 ），云服务相称于（ 16 ）。
DCBA. 降水B. 水滴C. 水库D. 阳光8)尿布啤酒是大数据分析（ 17 ）CA. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDERWealth & Health of Nations 中,中华人民共和国在什么区域（ 18 ）BA.黄色B.红色C.绿色D. 蓝色10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
大数据的特征（4V+1O）
⼤数据的特征（4V+1O）
数据量⼤（Volume）：第⼀个特征是数据量⼤，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）。
类型繁多（Variety）：第⼆个特征是种类和来源多样化。
包括结构化、半结构化和，具体表现为、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，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，如何结合并通过强⼤的机器算法来挖掘数据价值，是最需要解决的问题。
速度快时效⾼（Velocity）：第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求⾼。
⽐如要求⼏分钟前的新闻能够被⽤户查询到，个性化尽可能要求实时完成推荐。
这是⼤数据区别于传统的显著特征。
数据是在线的（Online）：数据是永远在线的，是随时能调⽤和计算的，这是⼤数据区别于传统数据最⼤的特征。
现在我们所谈到的⼤数据不仅仅是⼤，更重要的是数据变的在线了，这是互联⽹⾼速发展背景下的特点。
⽐如，对于打车⼯具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
如果是放在磁盘中⽽且是离线的，这些数据远远不如在线的⼤。
我对大数据的看法
我对⼤数据的看法⼤数据⼤数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法透过⽬前主流软件⼯具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极⽬的的资讯。
⼤数据的4V特点：Volume（⼤量）、Velocity（⾼速）、Variety（多样）、Veracity（精确）。
⼤数据最核⼼的价值就是在于对于海量数据进⾏存储和分析。
⼤数据通常⽤来形容⼀个创造的⼤量⾮结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库⽤于分析时会花费过多时间和⾦钱。
⼤数据分析常和联系到⼀起，因为实时的⼤型数据集分析需要像MapReduce⼀样的框架来向数⼗、数百或甚⾄数千的电脑分配⼯作。
⼤数据需要特殊的技术，以有效地处理⼤量的容忍经过时间内的数据。
适⽤于⼤数据的技术，包括⼤规模（MPP）数据库、数据挖掘电⽹、、、、互联⽹和可扩展的。
从某种程度上说，是数据分析的前沿技术。
简⾔之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能⼒，就是⼤数据技术。
当前⽤于分析⼤数据的⼯具主要有Hadoop。
Hadoop旨在通过⼀个⾼度可扩展的分布式批量处理系统，对⼤型数据集进⾏扫描，以产⽣其结果。
Hadoop项⽬包括三部分，分别是Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）、HadoopMapReduce编程模型，以及Hadoop Common。
不适合使⽤Hadoop来解决的问题：1、最最重要⼀点，Hadoop能解决的问题必须是可以MapReduce的；2、数据结构不满⾜key-value这样的模式的；3、Hadoop不适合⽤来处理⼤批量的⼩⽂件；4、Hadoop不适合⽤来处理需要及时响应的任务，⾼并发请求的任务。
未来，数据可能成为最⼤的交易商品。
但数据量⼤并不能算是⼤数据，⼤数据的特征是数据量⼤、数据种类多、⾮标准化数据的价值最⼤化。
因此，⼤数据的价值是通过数据共享、交叉复⽤后获取最⼤的数据价值。
大数据的4V特征
大数据的4V特征1. 引言本章介绍了文档的目标和背景，以及对大数据概念进行简要说明。
2. 大数据定义与意义2.1 定义：解释什么是大数据，并提供相关领域中常见的定义。
2.2 意义：探讨为何大数据在现代社会具有重要意义。
3. 大量性（Volume）描述如何处理海量、庞杂且不断增长的信息。
包括： - 存储技术和策略；- 数据清洗和预处理方法；- 分布式计算架构等内容。
4. 高速性（Velocity）讨论如何实时获取并分析高速的流式或连续产生的信息。
涉及以下方面：- 流式计算模型；- 实时监测系统设计原则；- 快速响应机制等主题。
5 .多样性（Variety）解释如何管理各种类型、格式和来源混合而成复杂多样化结构化/非结构化数据集。
包含以下内容:–数据整合与融合方法;–半结构化/非结构化数据库存取方式;–图像识别, 文字挖掘等其他相关话题.6 .真实度 (Veracity)讨论如何处理不确定、噪声和错误数据，以及确保大数据的准确性。
包括：- 数据质量评估方法；–异常检测与纠正技术;–可信度建模等内容。
7. 其他相关概念介绍一些与4V特征密切相关但独立于其它章节讲述的关键概念。
- 数据隐私和安全问题；- 大规模分布式系统管理策略；- 深度学习在大数据中应用等其他主题.8 .结论总结文档，并强调了解决大数据挑战所需考虑到的各个方面。
9. 附件提供本文档涉及到的附件文件列表或。
10. 法律名词及注释- GDPR（General Data Protection Regulation）：欧洲通用数据保护条例，是为加强对个人信息使用和存储进行监管而制定并实施的法规。
- CCPA（California Consumer Privacy Act）：加利福尼亚消费者隐私权法案, 是美国第一个类似GDPR 的州级隐私条款.- PII (Personally Identifiable Information) ：可唯一标识某个自然人身份或能够与某个自然人建立联系的信息。
《大数据》题目
《大数据》题目一、单选题1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1 ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（ 5 ）。
A. 数据信息B. 专业化处理C.速度处理D. 内容处理3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。
6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D. Google Docs8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。
A.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）A. 安全问题B. 成本问题C. 针对大用户D. 信息生命周期管理6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。
A. 采取行动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应用管理（management）7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于（ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。
A. 降水B. 水滴C. 水库D. 阳光8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）A. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域（ 18 ）A.黄色B.红色C.绿色D. 蓝色10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
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大数据的4V特征
近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据，那么什么是大数据？大数据的特征是什么？好多人不怎么了解，下文对这些方面进行简单的阐述。
（一）大数据（Big Data）
大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。
它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。
为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。
如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。
而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。
即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。
对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。
例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。
对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。
例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。
这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
（二）大数据的4V特征
大量化(V olume)：企业面临着数据量的大规模增长。
例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。
目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。
此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。
然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。
在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。
企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。
对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）
蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化，凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，正是基于这四个维度，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品，则是从多样性（全网）、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。