大数据的4v特征分别是Volume大量性Velocity高速性Variety多样性Value价值性大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的大数据时代中提出随着科技的迅速发展，互联网时代早已到来，与此同时数据也呈爆发式扩大，对数据的衡量标准也早已由GBTB发展到现在的PB；规模性高速性多样性价值性大数据的4v特征分别是1规模性随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长2高速性3多样性主要体现在数据来源多数据类型多和数据之间关联性强4价值性；大数据的4v特征分别是Volume大量性Velocity高速性Variety多样性Value价值性大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的大数据时代中提出Volume大量性截至目前，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；大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面第一，数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别第二，数据类型繁多前文提到的网络日志视频图片地理位置信息等等第三，价值密度低，商业价值高以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒第四，处理速度快1秒定律最后这；大数据的4V特征分别是Volume大量性Velocity高速性Variety多样性Value价值性1Volume大量性，随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB1千个TEB1百万个T或ZB10亿个T为计量单位2Veloc；其特征是容量大多样化速度快价值密度低1Volume容量大大数据的起始计量单位是PB1024TBEB1024PB，约100万TB或ZB1024EB，约10亿TB，未来甚至会达到YB1024ZB或BB1024YB这意味着大数据的容量规模极为庞大，远远超出了传统数据库和软件工具的处理能力2Variety。

大数据的4v特征是指Value价值Variety多样Volume大量Velocity高速大数据bigdatamegadata是IT行业术语，是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能力的海量高增长率和多样化的信息资产；大数据4v特征指的是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”一Volume数据量大，包括采集存储和计算的量都非常大大数据的起始计量单位至少是P1000个TE100万个T或Z10亿个T二Variety种类和来源多样化包括结构化半结构化和非结构化数据。

大数据4v特征包括Volume大量性Velocity高速性Variety多样性Value价值性1Volume大量性是指大数据中数据的数量非常庞大随着信息技术的高速发展，数据量呈现出爆炸性增长的趋势这些数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PBEB或ZB为计量单位例如，一个大型电商网站每天会产生数以TB计；大数据的4v基本特征包括介绍如下“大数据的4v特征主要包含规模性Volume多样性Variety高速性Velocity价值性Value”大数据是指规模巨大复杂度高处理速度快的数据集合这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析大数据通常具有以下特点数据量巨大大数据集合的大小；大数据具备4v的特征即具有如下1数据量大Volume大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长其中大数据的计量单位也逐渐发展，现如今对大数据的计量已达到EB了2类型多样Variety。

大数据的“4V”特性有数据量大数据多样性价值密度低数据的产生和处理速度快；大数据的4V特点Volume大量Velocity高速Variety多样Value价值大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”；Volume大量Velocity高速Variety多样Value价值大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取管理处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯数据体量巨大Volume截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB1PB=；大数据的4V指的是Velocity高速， Volume海量， Variety多样以及Value低价值 一般情况下我们都强调3V， 也就是前三种 大数据强调高速， 例如并发查询， OLAP等业务 多样指的是数据结构多样， 例如结构化数据， 半结构化以及非结构化数据， 常见的包括文档， 图片， 视频等 海量指的是数据规模。