1 容量Volume大数据的关键特征之一是其庞大的数据量，这决定了数据的价值和其中蕴含的潜在信息量2 种类Variety大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据半结构化数据和非结构化数据3 速度Velocity数据生成的速度很快，需要高效的技术来捕捉存储和分析这些实时数据流4 可。

从海量数据中筛选出有价值的信息是一项耗时且劳动强度大的工作因此，大数据分析常与云计算技术相结合，因为云计算具有强大的数据处理能力遗憾的是，目前WiFi行业中的大部分企业并不具备这种能力以上四点既是大数据的特征，也是WiFi行业大数据变现的挑战对于大多数WiFi企业来说，这些挑战往往需要行业内外；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1 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2 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3。

数据的处理和分析需要在极短的时间内完成，以便实时地提供有价值的信息这就要求数据处理技术具有很高的处理速度和效率最后，大数据的价值密度相对较低尽管大数据包含了大量的信息，但其中真正有价值的信息可能只占一小部分因此，如何从海量数据中提取出有价值的信息，是大数据分析的重要挑战之一。

3多样性 由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加4易变性 大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析5价值潜力 大数据中蕴含着巨大的价值潜力通过对大数据的分析和挖掘，可以；4 可变性Variability数据质量和结构可能在不同时间和不同条件下发生变化，这增加了数据处理的复杂性5 真实性Veracity数据的准确性和可靠性是大数据分析成功与否的关键6 复杂性Complexity由于数据量巨大且来源多样化，大数据的处理和分析具有一定难度7 价值Value合理利用。

1 容量大数据的一个重要特点是它的容量，即数据的大小这决定了数据的价值和其中潜在信息的丰富程度2 种类大数据的种类繁多，包括结构化数据半结构化数据和非结构化数据等，这增加了数据处理的复杂性3 速度数据生成的速度极快，需要高效的技术手段来捕捉存储和分析这些实时数据流4。