看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据大数据存在的意义是什么从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很；目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 VolumeVelocityVariety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大数据速度快数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示下面分别对每个特征作简要描述1Volume表示大数据的数据体量巨大数据集合的规模不断扩大。

大数据的四大维度深度解析

1、是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石这里从云计算分布式处理技术存储技术感知技术的发展，阐述大数据从采集处理存储到形成结果的全过程实践是大数据的终极价值在这里，我们从互联网大数据政府大数据企业大数据个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

2、简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面大数据采集大数据预处理大数据存储大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说一大数据采集 大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集数据库采集流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库。

3、大数据思维四个递进的层次如下第一层从大量的看似杂乱无章的数据点，总结出原来找不到的相关性第二层不事先作假定，从大数据出发先得到结论，再分析原因第三层利用大数据在准确把控宏观规律的同时，精确到每一个细节第四层用不同维度找到的强相关性可以取代因果关系大数据的4个明显。

4、现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据大数据的7大特征海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性 随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的理论性的概念演变为具体的实用的理念很多情况下大数据来源于生活比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃。

5、总体思维容错思维相关思维智能思维大数据的4个明显的特征，即数据量大多维度完备性和在一些场景下的实时性特别强调了光是数据量大还不能构成大数据，因为它可能无法得出有效的统计规律，而多维度的特征则可以交叉验证信息，提高准确性今天大部分人所理解的大数据，是从大量的看似杂乱无章。

6、3 商业模式维度商业模式维度指的是数字媒体的盈利方式和运作模式，包括广告付费订阅电商内容付费等一个有效的商业模式不仅能够推动数字媒体的创新和发展，还能提升用户体验和价值4 技术维度技术维度关注数字媒体运用的技术手段，如人工智能大数据区块链等这些先进技术的应用为数字媒体。