现在，当你了解了什么是大数据后，让我们来了解一下大数据的主要特征，简称三个V。

Volume（数据量大）：

指的是数据的数量巨大，无论是结构化数据、半结构化数据还是非结构化数据，都可以被大数据技术所处理和分析。随着互联网、物联网、社交网络等信息化应用的普及，大量数据被生成并储存下来，对数据处理和分析能力提出了更高的要求。

大数据是关于数量的。 实际上，数据量可能达到迄今为止难以想象的高度。到 2020 年将产生40亿字节的数据，比2005年增加300倍，据估计每天产生 2.5 亿字节的数据。 因此，存储和服务器中的TB甚至PB级数据现在对于大企业来说已经司空见惯。 在跟踪成功的同时，这些数据有助于塑造公司的发展方向和经营活动。

Velocity（数据速度快）：

指的是数据的产生、传输和处理的速度非常快。大数据技术能够实现实时或近实时地处理和分析数据，以支持快速的决策和应用。例如，金融领域需要快速的交易处理和风险管理，电商领域需要快速的订单处理和客户服务。

数据的扩展及其重要性改变了我们对数据的看法。 我们曾经低估了商业世界中数据的价值，但由于我们获取数据的方式发生了变化，现在我们常常依赖数据。 速度只是衡量数据进入系统的速度。 虽然一些数据是分批提供给我们的，但其他数据也会断断续续地到达。 此外，由于并非所有系统都会以相同的速率处理传入数据，因此在获取所有信息之前避免做出假设至关重要。

Variety（数据种类多）：

指的是数据来源的多样性和数据类型的多样性。大数据技术不仅可以处理传统的结构化数据，还可以处理文本、音频、视频等非结构化数据，并且可以从多个来源获取数据，包括社交网络、物联网、传感器、日志等。这些数据来源和类型的多样性使得大数据分析更加复杂和具有挑战性。

过去，数据从单一来源并以单一格式提供。 以前在 excel、csv 和 access 文件等数据库文件中提供，现在通过可穿戴设备和社交媒体等技术以非传统格式（包括视频、文本、pdf 和图形）提供。 尽管这些数据对我们有帮助，但它需要更多的工作和分析能力来解释、管理。

这三个特点相互作用，构成了大数据的本质特征。处理大数据需要更高效的技术和更先进的算法，以提高数据的处理和分析能力，并实现更精准的决策和应用。