1，數量大:大數據通常是指海量數據，通常大於傳統數據處理方法所能處理的數據。
2.多樣性:大數據通常由多個來源的數據組成，涵蓋結構化數據、半結構化數據、非結構化數據等不同類型的數據。
3.高速:大數據數據量巨大，傳統的數據處理方法可能無法保證其處理的實時性，這就要求數據處理速度非常快。
4.真實性:大數據具有更高的真實性，能夠更好地反映事物的真實狀態或動態變化，能夠洞察商業模式、趨勢等信息。
5.價值密度低:大數據中可能只有少數幾個數據點能夠有效產生價值，需要運用大數據分析方法來獲取這些價值點。
6.數據質量不穩定:大數據涉及的數據源復雜多樣，數據質量難以控制，數據的可靠性和正確性不可避免地存在問題。
大數據的覆蓋範圍
1.業務數據:業務數據是來自企業運營、銷售、營銷和客戶關系管理的數據，可以有效幫助企業做出更好的決策和計劃。
2.社交媒體數據:社交媒體數據是指來自社交媒體平臺的數據，如帖子、評論、檔案、分享等社交互動內容，可用於分析客戶行為和人群興趣。
3.互聯網數據:互聯網數據是指互聯網上各種來源和渠道的數據，如搜索引擎數據、網站上的用戶行為數據和電子郵件記錄數據，通常用於衡量網絡活動和網絡廣告效果。
4.科研數據:科研數據通常是來自科研領域的測試數據，如圖像、文本、音頻等，可以幫助科學家分析數據，進行醫學、天氣預報、大氣等領域的研究。