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业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据的特点：
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（1）数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着1.8万亿吉字节的数据。企业数据正在以55%的速度逐年增长。实体世界中，数以百万计的数据采集传感器被嵌入到各种设备中，在数字化世界中，消费者每天的生活（通信、上网浏览、购物、分享、搜索）都在产生着数量庞大的数据。
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（2）数据类型繁多（Variety）。数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，音频、视频、图片、地理位置信息等类型的非结构化数据量占比达到了80%，并在逐步提升，有用信息的提取难度不断增大。
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（3）价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
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（4）时效性高（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。数据的价值除了与数据规模相关，还与数据处理周期成正比关系。也就是，数据处理的速度越快、越及时，其价值越大，发挥的效能越大。
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此种区域网连接方法较为简单，内部网络中各机构的主机使用共享式集线器连接到交换机上，或主机直接连接到交换机上，交换机不设VLAN，交换机再通过路由器接入Internet。在这种情况下，将IDS监测主机接到交换机的广播口（监听口）即可监听到内部网络间的所有通信及内部网络到Internet的所有通信，如下图所示。
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网络结构相对较复杂，内部网络中各机构间使用交换机连接到主交换机上，通过主交换机连接路由器接入Internet。此时在主交换机的广播口（监听口）上无法监听到从交换机上的机器间的通信，为了全面监控网络，捕捉内部网间的恶意攻击与入侵行为，就需要为每个重要的网段部署一个入侵检测探测器，并分别将检测到的事件发送到集中管理控制台，如下图所示。
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随着项目进展，项目团队可根据项目绩效，对完工估算（EAC）进行预测，预测的结果可能与完工预算（BAC）存在差异。如果BAC已明显不再可行，则项目经理应考虑对EAC进行预测。预测EAC是根据当前掌握的绩效信息和其他知识，预计项目未来的情况和事件。预测要根据项目执行过程中所提供的工作绩效数据来产生、更新和重新发布。工作绩效信息包含项目过去的绩效，以及可能在未来对项目产生影响的任何信息。
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