大数据的最明显特点是数据量巨大，这主要表现在以下几个方面：
1. 数据类型多样：大数据通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据如关系型数据库中的表和行，非结构化数据如文本文件、图片、视频等，以及半结构化数据如XML文档等。这些不同类型的数据需要不同的处理方式，增加了数据处理的复杂度。
2. 数据来源广泛：大数据的来源非常广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、传感器、移动设备等。这些数据源可能分布在全球各地，需要通过网络传输到数据中心进行处理。
3. 数据更新速度快：随着互联网技术的发展，数据产生的速度越来越快。例如，社交媒体上的实时信息、在线交易产生的数据等，都需要快速处理和分析。
4. 数据体量庞大：随着信息技术的发展，数据的存储和计算需求越来越大。例如，云计算平台可以存储数以亿计的数据，而分布式计算框架如Hadoop可以处理PB级别的数据。
5. 数据关联性强：大数据中的数据往往不是孤立的，而是相互关联的。例如，用户在社交媒体上的行为数据、购物数据、搜索历史等都可能相互影响，形成复杂的网络结构。
6. 数据价值密度低：虽然大数据的数量庞大，但其中真正有价值的信息并不多。如何从海量数据中提取出有用的信息，是大数据处理的关键问题。
7. 数据处理复杂：大数据的处理不仅仅是简单的数据采集和清洗，还需要进行数据挖掘、机器学习、深度学习等高级处理技术。这些技术需要处理大量的数据，并且需要对数据进行深入的分析，才能从中提取出有价值的信息。
8. 数据隐私和安全：随着大数据的发展，数据隐私和安全问题日益突出。如何在保护个人隐私的前提下，合理利用数据资源，是大数据发展中需要解决的重要问题。
9. 数据可视化挑战：由于数据量大且复杂，数据可视化成为一个重要的问题。如何将大量数据以直观、易理解的方式展示出来，是大数据可视化的挑战之一。
10. 数据治理：随着大数据的发展，数据治理变得越来越重要。如何建立有效的数据管理体系，确保数据的质量和准确性，是大数据发展中需要解决的问题。
