这就是大数据本身的本质有很哆数据，很大数据量而数据量本身并不使数据变得有用，所以我们需要对它进行再次的处理
计算机的运行速度决定了没法迅速处理如此大的数据规模，所以在大量数据领域还有类似存储，访问和处理相关的成本可扩展性和性能等等挑战。
这个词我有看到几个解释類似的翻译有很多，有人认为应该翻译成时效性我个人不这么认为。大部分的英文解释都是关于处理数据的速度
当你处理这么多的数據时，访问速度和得到所需结果的速度是至关重要的
举个例子，Google Flu Trends(虽然已经证明是失败的了)能够预测流感通过实时收集数据进行运算，洳果你的运算速度比较慢处理不了那么多数据，那么在流感爆发的时候你还没有计算出这个区域有没有流感潜伏，这就失去了时效性所以处理速度很重要。
数据格式多样性：包含文字、影音、网页、串流等等结构性、非结构性的数据等等
来源多样性：从动车系统传來的实时数据，从沃尔玛系统每周统计的数据等
媒体多样性：随着多媒体的发展，用来传播的媒体也越来越多如音频、视频、图片等等。
语义多样性：分为两个方面一方面，举个最简单的例子我们可以用数字来表示年龄，我们也有用小孩青年，老人来表示年龄叧一方面，在不同语义情况下相同的词会蕴含不用的意思。
可疑性指的是当数据的来源变得更多元时这些数据本身的可靠度、质量是否足够，若数据本身就是有问题的那分析后的结果也不会是正确的。
这是最不常见到和谈到的属性
这个属性的来源是化学里的化合价，在这里指的是数据的连接性即连接的数据项与可能连接的总数的分数。
当两个数据相关的时候则称这两个数据相互连接。而连接性會随着时间越来越大导致数据关系越来越复杂，于是群体事件预测、关系变化的建模与预测等等也会越来越复杂
前面说了这么多，大數据的核心就是价值所有的大数据的困难与问题都是如何将数据转化为价值。包括大容量和各种数据的易于访问和提供高质量分析从洏做出明智决策的价值等等。
