大数据技术的特点，大数据技术的特点就是能够处理非结构化数据
技术的非凡之处
在当今信息化时代，技术已成为企业、***和社会各界不可或缺的利器。其核心特点之一就是能够高效处理非结构化数据，这一能力使得技术在众多领域展现出巨大的潜力。
1.高效性：快速获取市场信息，调整战略
分析能够处理海量数据，并且可以在短时间内得出分析结果。这为企业提供了快速获取市场信息、客户需求等重要情报的机会，从而能够及时调整战略和行动计划。
2.预测性：预测未来趋势，精准决策
分析通过建立数据模型和算法，可以预测未来的趋势和结果。这为企业提供了精准的市场预测和决策支持，帮助企业在激烈的市场竞争中占据有利地位。
3.新的处理模式：适应海量、高增长率和多样化的信息资产
“”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
4.非结构化数据处理：挖掘隐藏价值
日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。技术能够处理这些非结构化数据，从中挖掘隐藏价值。
5.价值：从大量数据中提炼高价值信息
这也是的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，最大的价值在于通过从大量非结构化数据中提炼出高价值信息。
6.高价值数据的提取：低成本创造高价值
要合理充分地利用好，准确分析好，通过低成本以满足创造高价值的要求。只要合理利用数据并对其进行准确的分析，将会带来很高的价值回报。
7.面向全体的数据：非精确数据的利用
于是，我们需要新的处理模式来实现更强的数据处理能力以应对多样化的信息资产。技术追求的不是精确性的样本数据，而是面向全体的数据，这部分数据可能是不精确的、非结构化的，但仍然具有很高的价值。
8.数据采集密度：精确获取全局数据
利用平台，可对需要分析事件的数据进行密度采样，精确获取事件全局数据。
9.数据源：分布式技术处理多数据源
数据源：利用技术，通过分布式技术、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源进行整合和分析。
10.处理过程：数据采集、存储、管理、分析与挖掘
所涉及的技术主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘4个环节。
11.关键技术：HDFS等
①HDFS:分布式文件系统，能提供高吞吐量，适合应用场景。
12.数据质量：准确性、可信赖度
5、Veracity数据的质量数据的准确性数据的可信赖度分布式处理技术在数据量巨大的基础下，以服务为导向，确保数据的准确性和可靠性。
技术以其高效性、预测性、非结构化数据处理能力等显著特点，正逐步改变着我们的生产生活方式。在未来的发展中，技术将继续发挥其重要作用，为各个领域带来更多创新和变革。