大数据特点包括数量大、多样性、高速性、真实性、价值密度低、数据质量不稳定等。数量大： 大数据通常指海量数据，数据量通常大于传统数据处理方法能处理的数据量。多样性： 大数据通常是由多个来源的数据组成的，涵盖不同类型的数据如结构化数据，半结构化数据，和非结构化数据。
真实性（Veracity）：数据的真实性和准确性是大数据分析的关键，因为错误的数据可能导致错误的决策。 复杂性（Complexity）：大数据的复杂性源于数据量的巨大、来源的多样性以及数据处理的高增长率。
图像、音频和视频等，来源广泛、格式不一。 处理速度快：在大数据环境中，数据处理和分析必须迅速完成，以实现实时信息提供，这对数据处理技术提出了高速度的要求。 价值密度低：尽管大数据包含大量信息，但其中真正有价值的信息可能只占很小的一部分，因此，提炼有价值信息成为大数据分析的关键挑战。
随着科技的不断发展，大数据已成为一个热门话题。那么，什么是大数据？它有哪些特点呢？大数据是指规模极大、复杂度高、处理速度快的数据集合。这些数据通常来自于各种不同的来源，例如社交媒体、传感器、交易记录等。
大数据的特点主要包括其海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力以及处理的高效性。 海量性 大数据的规模是不断变化的，目前一个数据集的规模可以从几十TB到数PB不等。 高速性 在高速网络时代，实时数据的产生和处理变得尤为重要。高速电脑处理器和服务器的应用，使得数据处理速度得到显著提升。
高效缓存 需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。 实时流式核算 需求实时流式核算。
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大数据的显著特征在于其“大”字。从早期的MapReduce时代开始，当时小小的MB级别数据就足以满足多数需求。然而，随着时间的发展，数据的存储单位已经从GB跃升至TB，乃至现在的PB和EB级别。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才将其定义为大数据。 第二个特点是高速。
安全性：通常具有数据加密、权限管理等功能，保障数据安全和隐私。灵活性：通过脚本语言（如M函数）支持复杂的数据处理逻辑，满足个性化分析需求。综上所述，一站式BI大数据分析平台以其集成性、易用性、扩展性、安全性和灵活性等特点，成为现代数据分析工作中不可或缺的工具。
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