下面不属于大数据4V特性的是

大数据4V特性是描述大数据的四个基本维度，即Volume（体积）、Variety（多样性）、Velocity（速度）和Value（价值）。下面我将解释每个特性：

1. Volume（体积）：大数据通常指的是数据量非常庞大，无法通过传统数据处理工具进行管理、处理和分析的数据。这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件、网络交易等。大数据的体积巨大，需要使用分布式存储、并行计算等技术来处理。

2. Variety（多样性）：大数据的另一个重要特征是数据的多样性。数据可以是结构化的（如关系型数据库中的表格数据），半结构化的（如XML文档、JSON对象），或者是非结构化的（如文本、图像、音频、视频等）。不同类型的数据可能需要不同的处理方法和技术。因此，大数据的处理需要能够适应不同类型数据的处理需求。

3. Velocity（速度）：大数据的另一个特点是数据的产生速度快。例如，社交媒体上每天产生的大量图片、视频和文本信息，需要实时或近实时地进行处理和分析。此外，物联网设备的产生速度也非常快，需要快速采集和处理这些设备生成的数据。因此，大数据的处理需要能够快速响应数据的产生和变化。

4. Value（价值）：大数据的价值主要体现在通过对大量、多样、高速的数据进行分析，发现潜在的规律和趋势，从而为企业决策、产品创新、市场预测等提供有价值的信息。大数据的价值体现在其能够为企业带来竞争优势，提高生产效率，降低运营成本等方面。

综上所述，大数据4V特性是指大数据在体积、多样性、速度和价值这四个方面的特点。这些特性使得大数据具有广泛的应用前景，但也对数据处理技术提出了更高的要求。