大数据的特征主要包括以下几点：
大量（Volume）：
大数据的数据量非常庞大，通常以TB、PB甚至更高级别的数据量来衡量。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，数据量呈现出爆发性增长。
多样（Variety）：
大数据来源广泛，数据类型多样，包括传统的结构化数据（如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等）、半结构化数据（如日志类等具有不定性的记录）和非结构化数据（如图片、视频、音频等）。
高速（Velocity）：
大数据的产生和处理速度非常快，需要满足实时处理能力。数据通过互联网和云计算等方式传输，生产和传播数据的速度非常迅速。
价值（Value）：
大数据的价值体现在零散数据之间的关联上，通过对海量数据的挖掘、分析和应用，可以为企业和社会提供决策支持、优化业务流程、创新商业模式。
真实性（Veracity）：
大数据反映的内容更加全面、真实，与传统的抽样调查相比，大数据能够更准确地反映现实情况。
此外，大数据还有其他一些特征，例如低价值密度（Value Density）、实时性（Velocity）、不确定性（Uncertainty）等。这些特征使得大数据需要使用特定的技术和方法进行处理和分析，以提取有用的信息并获得更深入的洞察。
建议在实际应用中，企业和个人需要根据大数据的特点，采用合适的技术和工具，以便更有效地收集、处理和分析数据，从而充分挖掘大数据的价值。