다양한 유형 (Variety)
두 번째 기능은 다양한 데이터 유형입니다. 네트워크 로그, 오디오, 비디오, 사진, 지리적 위치 정보 등을 포함한 다양한 유형의 데이터가 데이터 처리 능력에 대한 요구 사항을 높였습니다.
낮은 가치 밀도 (Value)
세 번째 특징은 데이터 가치 밀도가 상대적으로 낮다는 것입니다. 사물인터넷이 광범위하게 적용됨에 따라 정보 인식은 어디에나 있고, 정보는 어마하지만, 가치 밀도는 낮으며, 어떻게 강력한 기계 알고리즘을 통해 데이터의 가치' 정화' 를 더 빨리 완성할 수 있을지는 빅 데이터 시대에 시급히 해결해야 할 과제다. < P > 속도, 시효가 높음 < P > 네 번째 특징은 처리 속도가 빠르고 시효성이 높다는 것이다. 이것은 큰 데이터가 전통적인 데이터 마이닝과 구별되는 가장 두드러진 특징이다. < P > 기존 기술 아키텍처와 노선은 더 이상 이처럼 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 없으며, 관련 조직의 경우 막대한 양의 정보를 적시에 처리하여 피드백을 효과적으로 처리할 수 없다면 큰 손실을 입게 될 것입니다. 빅 데이터 시대의 인간 데이터 관리