大数据（big data）是指无法在合理时间内用传统数据库和数据处理工具进行捕捉、管理和处理的庞大数据集合。随着信息技术的发展，数据量呈现出爆炸性增长的趋势，而传统的数据处理方法已经无法满足这种需求。大数据的特点主要包括以下几个方面：
1. 大量性（volume）：大数据通常指的是数据量非常庞大，远远超出了传统数据处理工具的处理能力。这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件、移动设备等。
2. 多样性（variety）：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。例如，文本、图片、视频、音频等。这些不同类型的数据需要不同的处理方法。
3. 高速度（velocity）：数据的产生和更新速度非常快，要求实时或近实时处理。例如，社交媒体上的实时信息流、物联网设备的数据更新等。
4. 真实性（accuracy）：大数据的准确性至关重要，因为错误的数据可能导致错误的决策。这要求在数据采集、存储和处理过程中确保数据的质量和准确性。
5. 价值密度低（value）：大数据中包含了大量的信息，但其中真正有价值的信息可能并不明显。如何从海量数据中提取出有价值的信息，是大数据处理的关键问题之一。
6. 易变性（variability）：数据的价值可能会随着时间、环境等因素的变化而变化。这就要求在数据分析过程中能够灵活应对数据价值的动态变化。
7. 可访问性（accessibility）：大数据的获取和使用需要考虑到隐私保护、安全等因素，确保数据可以被授权的用户访问和利用。
8. 复杂性（complexity）：大数据的处理往往涉及到多个领域，如机器学习、人工智能、统计分析等，这些领域的知识和技术需要相互融合，以解决复杂的问题。
9. 挑战性（challenge）：大数据的处理涉及多个环节，如数据采集、存储、处理、分析、可视化等，每个环节都可能面临技术挑战。此外，大数据的应用场景非常广泛，需要针对不同场景制定合适的解决方案。
10. 创新性（innovation）：大数据技术的发展不断推动着新技术和新方法的出现，如云计算、分布式计算、数据挖掘等。这些创新技术为大数据的处理和应用提供了更多的可能。
总之，大数据具有大量性、多样性、高速度、真实性、价值密度低、易变性、可访问性、复杂性、挑战性和创新性等特点。随着技术的不断发展，大数据将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更广阔的发展前景。
