大数据，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的海高增长和多样化的信息资产。 大数据主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
方法/步骤
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Volume（大量） 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。
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Velocity（高速） 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。
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Variety（多样） 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/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。
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Value（低价值密度） 价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师在床上健身那一分钟，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。
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