大数据智能分析的特征有哪些?

一、差异性

与单一来源数据智能分析相比，大数据实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。

二、共享性

大数据技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业、部门之间形成统一高效、互联互通的数据和资源共享布局。

三、准确性

以大数据为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据来源的完整性和可靠性。

四、技术性

大数据实现了多源数据多端口接入大数据智能分析，同时垂直领域的应用需求嵌入不同多源数据融合处理技术，是个“技术活”。

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五、权威性

依托权威、合法、多源的一手数据资源，进行多源数据智能分析结果的展示内容、发布数据具备权威性，具有一定的指导意义。

六、前瞻性

大数据智能分析能够有效地补充传统单一来源数据分析手段的缺陷，通过数据清洗和处理技术，加之合理的建模，充分挖掘和掌握运行规律，具备较强的前瞻性。

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（编辑：威海站长网）

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