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高价值密度不属于大数据的4V特征。）.big数据基于Gartner的定义：大数据要求新的处理模型具有更强的决策，洞察力发现和过程优化功能，以适应大量，高增长和多元化的信息资产。
大数据的特征不包括集成。数据，行业术语一词是指在一定时期内无法捕获，管理和处理常规软件工具的数据集。程序优化能力，高增长率和多样化信息资产。
使用放电不是大数据的共同特征。根据查询相关的信息，大数据的一般特征是：多样性，低价值密度和高增长率。BIG数据是指无法捕获，管理和在一定时间内使用常规软件工具处理。这是一个庞大且高的增长率，需要新的处理模型具有强大的决策，洞察力发现和过程优化功能和多元化的信息资产。
较短的访问时间不是大数据的特征。
什么是大数据？实际上，这很简单。大数据实际上是有关大量信息的大量信息。这些大量数据来自世界上生成的数据。在大数据时代，任何微小的数据都可能产生令人难以置信的价值。BIG数据具有4个特征，用于其他特征：卷（数量），品种（多样），速度（高速），值（值），通常我们称为4V。
选项在哪里？大数据4V功能：
大数据量（音量）
第一个功能是大量数据。大数据的起始表单元至少为p（1,000 t），e（100万t）或z（10亿吨）。
有很多类型（品种）
第二个功能是有许多数据类型。包括网络日志，音频，视频，图片，地理位置信息等，多种类型的数据提出了更高的数据处理功能要求。
低值（值）
第三个功能是数据值密度相对较低。例如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量很大，但是值密度很低。如何通过强大的机器算法“纯”数据的价值是一个需要解决大数据时代的问题。
快速效率（速度）
第四个功能是快速处理速度和高及时性要求。这是与传统数据挖掘区别的大数据的最重要特征。
现有的技术架构和路线无法再处理如此大量的数据。对于关联组织，如果无法及时处理大量收集的信息来处理反馈有效的信息，则可以说，在大数据时代，它对人类数据控制能力提出了新的挑战，还为人们提供了前所未有的空间和潜力，以获得更深刻而全面的见解。
选择答案D，完整的主题D选项是高值密度。因此选择答案D，因为大数据的数据值密度不是很高，并且可以描述为低。
大数据是一个数据收集，无法在一定时间段内使用常规软件工具捕获，管理和处理。
“大数据”要求新的处理模型具有更强的决策，洞察力发现和过程优化能力，以适应大量，高增长率和多元化信息资产。
扩展信息：
大数据的功能：
1.数据的大小确定数据考虑的价值以及潜在信息和数据类型的多样性。
2.指获取数据和妨碍处理并有效管理数据的过程。
3.数据的质量和数据很大，并且有多个来源的渠道。
4.合理使用大数据以低成本创建高价值。
大数据技术的战略意义不是要掌握大量数据信息，而是专门研究这些有意义的数据。换句话说，如果将大数据与行业进行比较，那么该行业盈利能力的关键是改善“处理”数据的功能“通过“处理”实现“值”的“数据”。
大数据需要特殊技术才能有效地处理大量数据以在时间内耐受数据。技术技术，包括大数据，包括大型平行处理（MPP）数据库，数据挖掘，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展的存储系统。
参考数据来源：百度百科全书数据
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