大数据有什么特点

大数据有什么特点?大数据本身的特点通常集中在五个方面，即数据量，数据结构多样性，数据价值密度，数据增长速度和可信度

大数据分析的特点一：数据分析量大

数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分。

大数据分析的特点二：数据分析结构多样性

与创新信息系统(ERP)中的数据不同，大数据的数据类型非常复杂，包括结构化数据，非结构化数据和半结构化数据，这对传统数据分析技术提出了巨大挑战。

大数据分析的特点三：数据价值密度

与传统信息系统相比，大数据中的数据价值密度相对较低，这就需要更快，更方便的方式来完成数据值提取过程，这也是当前大数据平台所关注的核心竞争力之一。

大数据分析的特点四：数据增长速度快

通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。。

大数据分析的特点五：数据的可靠性

大数据时代带来的一个重要副作用是，很难区分真假数据，这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。

大数据有什么用?

大数据的作用可以帮助世界各个企业根据广泛收集的信息做出决策，以多种多样不同的方式使用，但有一些常见的和基本的方式，商业世界利用大数据集来通知和指导业务流程。

大数据为企业做的一件重要事情就是告诉他们有关客户或客户的信息(数据采集)。使用客户关系管理等工具，大数据集可以显示客户是谁，他们的行为方式以及他们与业务的互动方式。

通常，复杂的客户关系管理(CRM)系统在易于使用的可视化界面中提供来自大数据集的精心挖掘的数据，以支持销售或推动其他工作。

大数据通常也会控制企业供应链。大数据集可用于管理库存，处理原材料采购，推动产品出货策略或处理复杂供应链的任何部分。通过使用特定的大数据结果，管理人员可以实施即时库存等策略，从而为企业节省大量资金和资源。

企业还可以使用大数据集来识别性能标准，或者帮助进行劳动力管理。大数据集可以向企业展示更多有关性能趋势以及特定业务位置或成本中心发生的情况。大数据集可以帮助实现业务流程的自动化，实现远程工作和其他新形式的业务运营。

从本质上讲，大数据通过提供一种与现有操作和预测结果有关的调查的无形原材料来服务于业务目标和目标。