数据的四大特性,数据特性分为几类

数据的四大特性,数据特性分为几类

麦肯锡全球研究院给出的定义是：规模如此之大，其获取、存储、管理和分析大大超出传统数据库软件工具能力的数据集合。它具有海量的数据规模、快速的数据流动、多样化的数据类型和数据交易的四大特征：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离（Isolation）和持久性（Durability）。 这四个属性称为ACID属性。

╯﹏╰ 虽然大数据的定义并不统一，但国际知名咨询公司IDCare定义的大数据的四大特征被业界广泛接受，分别是4V特征——数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据库事务四大特征：事务是并发控制的基本单位。 所谓的事务是一系列操作。这些操作要么全部执行，要么不执行。它是一个可分割的工作单元。 例子

大数据的四个基本特征是：1.数据量大；2.需要快速响应；3.数据多样性；4.低价值密度。 大数据是指无法在一定时间范围内使用常规软件工具捕获、管理和处理的数据。以上是数据的四个特征：及时性、分散性、概率性和再创造性。 数据分析师了解数据的四个特征，这对我们的数据工作有启发。 例如，数据收集必须充分考虑数据的性质

∩＾∩ 数据价值密度低，但商业价值高。以视频为例，在连续不间断的监控过程中，可能有用的数据只有一两秒。 4）速度。 大数据是动态的，通常以非常高的传输速度。 通常称为1.事务的四个特性（简称ACID）。如果数据库支持事务操作，则具有以下四个特性：1.原子性（Atomicity）事务是数据库的逻辑工作单元，事务中包含的操作要么是