數量也許是與大資料最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量資料。資料量持續以前所未有的速度增加涵蓋這四個維度有助於定義和區分大資料：
數量：資料量。數量也許是與大資料最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量資料。資料量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成資料量」巨大」的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的pb級（petabyte）和zb級（zetabyte）。超過一半的受訪者認為資料量達到terabyte和petabyte之間才稱為大資料，而30%的受訪者不知道」大」對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為」巨大的數量」在將來甚至會更大。
速度：資料在運動中。資料建立、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是資料建立的實時性天性，以及需要將流資料結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響資料時延 – 從資料建立或獲取到資料可以訪問的時間差。目前，資料以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、儲存和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道」即時」營銷，某些型別的資料必須實時地分析，以對業務產生價值。
精確性：資料不確定性。精確性指與某些資料型別相關的可靠性。追求高資料質量是一項重要的大資料要求和挑戰，但是，即使最優秀的資料清理方法也無法消除某些資料固有的不可**性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大資料的乙個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度（參考：」精確性，第四個』v'」）。
最後，大資料是這些特徵的組合，為企業在當前的數位化市場中創造競爭優勢提供了機會。它使企業能夠轉變與客戶互動並滿足客戶需求的方式，並且使企業– 甚至整個行業 – 能夠實現自身的轉型。並非每家企業都採用相同的方法培養其大資料能力。但是，利用新的大資料技術和分析方法改進決策和績效的機會存在於每個行業中。
大資料的四大特點
說起大資料，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有乙個標準的東西，因為在我們的印象中好像很多公司都叫大資料公司，業務形態則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大資料，在維克托邁爾 捨恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的 大資料時代 提到了大資料的4個特徵 在這裡相信有...
大資料的四大特點，附學習資料
說起大資料，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有乙個標準的東西，因為在我們的印象中好像很多公司都叫大資料公司，業務形態則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大資料，在維克托邁爾 捨恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的 大資料時代 提到了大資料的4個特徵 1.大量 大...
深度學習 深度學習的四大元件
這四大元件就是 這四者的關係描述如下 多層組合在一起形成了網路，網路的目的是將輸入資料對映為 值，通過損失函式將 值和目標值比較，得出損失值，用來衡量網路的效能，而優化器的職責是迭代優化損失值來更新網路權重 bp演算法 層 構建網路的樂高積木 深度學習模型的最常見用法是層的線性堆疊，將單一輸入對映為...