大数据的特点主要包括以下四个方面：
数据量大（Volume）：
大数据涉及的数据量非常庞大，远远超过传统数据集的大小。存储单位从GB到TB，甚至达到PB、EB、ZB、YB级别。
数据种类多（Variety）：
大数据包括各种不同类型和形式的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。具体形式有文本、图像、视频、音频、函数数据、区间数据和符号数据等。
要求实时性强（Velocity）：
大数据的产生速度非常快，很多数据是实时或接近实时生成的。因此，数据处理和分析需要具备实时性，以支持快速决策和业务需求。
数据所蕴藏的价值大（Value）：
尽管大数据中包含大量信息，但其中真正有价值的信息所占比例较小。大数据的价值在于通过深度分析、机器学习和人工智能等技术，从海量数据中提取出有用的信息，以支持企业决策和业务优化。
此外，大数据还有其他一些重要特征，例如：
高维度（High Dimension）：大数据不仅样本容量大，而且可能包含大量的变量，使得数据分析更加复杂。
真实性（Veracity）：大数据的信息密度通常较低，包含大量噪声，因此需要进行数据清洗和处理。
来源多样（Multiple Sources）：大数据来源于各种不同的渠道，如搜索数据、传感器数据、交易数据、社交媒体数据等。
这些特点共同构成了大数据的复杂性和挑战性，也使得大数据在信息处理和分析方面提出了更高的要求。