大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集，具有以下特点：
体量大（Volume）：
大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力。
多样性（Variety）：
大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件、JSON数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等），涵盖了多种数据类型。
时效性（Velocity）：
大数据的生成速度很快，需要实时或近实时处理和分析。
高速度（Velocity）：
大数据的处理速度要求非常高，需要采用高速的数据处理技术和工具。
价值密度低（Value）：
大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
数据质量不确定性：
大数据的来源多样，质量参差不齐，可能存在错误、遗漏或不完整的情况。
数据安全性：
大数据中可能包含敏感信息，对数据的安全性和隐私保护提出了更高的要求。
此外，大数据通常还具有以下两个特点：
真实性（Veracity）：大数据的真实性和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
处理和分析的挑战性（Challenges）：由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理和分析方法往往不再适用，需要采用新的处理模式和技术。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据与云计算的关系密切，通常需要采用分布式架构和云计算平台来处理和分析海量数据。