大数据实时性（大数据实时性要求高的例子）
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计算机基础简述大数据的特征
计算机大数据的特征：数据量大、要求快速响应、数据多样性、价值密度低。数据量大 TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。要求快速响应 市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
计算机基础简述大数据的特征如下：大数据的首要特征是数据量巨大，而且在持续、急剧地膨胀。大数据异构的数据类型、不同的数据表示和语义解释多样。大数据具有快变性也称为实时性，一方面指数据到达的速度很快，另一方而指能够进行处理的时间很短，或者要求响应速度很快，即实时响应。
大数据的四个基本特征如下：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。
云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。它通过将数据和计算任务分布到大量的计算机上，实现高效处理。云计算就像工业革命时期的发动机，而大数据则是推动力。存储技术 存储技术是大数据分析和应用的基础。它涉及到数据的采集、处理、存储和结果形成的全过程。
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
金融大数据有哪些特征
1、金融大数据具有以下特征： 数据规模庞大：金融大数据包含了大量的交易数据、客户信息、市场信息等，数据规模庞大，数据种类繁多。 数据实时性：金融大数据具有实时性特征，能够实时反映市场变化和客户需求，为金融机构提供及时的市场和客户反馈。
2、大数据金融的特点如下：影响大。由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件；数量多。
3、根据相关信息查询得知，大数据金融有以下七大特征：网络化的呈现；基于大数据的风险管理理念和工具；信息不对称性大大降低；高效率性；金融企业服务边界扩大；产品的可控性、可受性；普惠金融。
4、时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。
什么是大数据,大数据有哪些特点?
1、大数据的第一个特点是其庞大的数据量，这超出了常规数据处理系统的能力。数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、日志文件等，这些数据以惊人的速度增长，对存储、管理和分析提出了更高的要求。 数据生成速度快（Velocity）大数据的第二个特点是数据生成的速度。
2、大数据是一种技术，它能够从各种类型的海量数据中迅速提取有价值的信息。这项技术的关键应用包括大规模并行处理数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统等。大数据的四个主要特征如下： 数据量庞大：大数据涉及的数据量极其巨大。
3、大数据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。
