高增长率和多样化的信息资产在维克托·迈尔－舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的大数据时代 中大数据指不用随机分析法抽样调查这样捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据的5V特点IBM提出Volume大量Velocity高速Variety多样Value低价值密度Veracity真实性。

在维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的大数据时代中大数据指不用随机分析法抽样调查这样捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据的5V特点IBM提出VolumeVelocityVarietyValueVeracity“大数据”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来适应海量高。

大数据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。

2在大数据时代一书中，维克托·迈尔舍恩伯格和肯尼斯·库克耶将大数据定义为不需要依赖随机抽样分析的捷径，而是对所有可用数据进行综合分析的方法IBM公司提出了大数据的5V特性，包括数据量大Volume数据处理速度快Velocity数据类型多Variety数据价值密度低Value以及数据的真实性。

二在维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的大数据时代中大数据指不用随机分析法抽样调查这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理三大数据的5V特点Volume大量Velocity高速Variety多样Value价值密度Veracity真实性四“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来。

简言之，大数据是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势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大数据的特点数据量大数据种类多 要求实时性强数据所蕴藏的价值大大数据的5V特性。

Vulnerability数据易受攻击原因是它强调的是数据的安全性和风险问题，而不是数据自身的属性或特征数据的5V特征是对大数据本身的一种描述和总结，旨在帮助人们更好地理解和应用大数据。

大数据的5v特征对传统的统计方法带来的影响如下1数据体量巨大传统的统计方法往往难以处理大数据的体量例如，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是这个的两倍这种巨大的数据量使得传统的统计方法在存储和计算上面临巨大的挑战2数据种类和来源多样化。

智能ibm大数据5v特点中不包括智能ibm大数据5v特点包括Volume大量Velocity高速Variety多样Value低价值密度Veracity真实性国际商业机器公司或万国商业机器公司，总公司在纽约州阿蒙克市1911年托马斯·约翰·沃森创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。

5V特征对传统统计方法的影响1处理速度传统的统计方法往往处理速度较慢，而大数据的迅速生成需要更快速的处理方法，这使得一些新的高效的算法和工具变得更为必要2数据量由于数据量的剧增，传统的统计方法可能无法在有限的时间和计算资源内完成分析，因此需要引入分布式计算和存储技术3数据。