2.效率而非準確性:以往科學分析中采用抽樣分析方法，對分析方法的準確性要求較高，因為抽樣方法只針對部分樣本的分析，分析結果應用於成套數據後會放大誤差。也就是說，很多小錯誤都會造成大錯誤。這導致傳統算法更註重提高準確率而不是效率。大數據時代，采用的是全樣本分析方法，而不是抽樣方法，所以不存在誤差放大。所以大數據具有“秒級對應”的特性，要求海量數據能夠在幾秒鐘內分析出來，得到實時的結果，否則就失去了數據價值。
3.相關而非因果的過去。數據分析的目的，壹方面是解釋事物背後的發展機制；另壹方面是用來預測未來可能發生的事情。現在大數據時代，因果關系不再重要，人們轉向“相關性”而不是因果關系。