《表1 大数据处理需求和计算特征分类》

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《大数据分析技术在新能源汽车行业的应用综述——基于新能源汽车运行大数据》

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然而，大数据不仅是规模庞大的数据集合，简单从数量上定义大数据有失偏颇。2001年，META Group的分析员LANEY提出，未来大数据管理主要有3个方面的挑战，数据规模（Volume）、数据处理时效性（Velocity）与数据多样性（Variety）[20]。在此基础上，部分研究者补充了结果准确性（Veracity）和价值深度（Value）两个概念，形成了大数据的“5V”特点[21]。大数据的“5V”特点主要体现在其处理、计算和储存过程中。然而，传统技术无法胜任大数据分析处理，也无法实现大数据实时在线计算，同时传统数据处理技术多基于结构化数据，无法应对文本、图片和媒体等非结构化数据。大数据处理需求和计算特征如表1所示，发展大数据处理技术是解决当前数据处理需求的有效途径。