大数据技术产生的特点主要有以下几个方面：
1. 数据量巨大：大数据技术主要处理的是海量数据，这些数据来自各种不同的来源，如社交媒体、传感器、物联网设备等。这些数据的总量可能达到几十TB甚至PB级别，远远超出了传统数据库的处理能力。
2. 数据类型多样：大数据技术需要处理的数据类型非常多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，文本、图片、音频、视频等。这些不同类型的数据需要不同的处理方法和工具来进行处理。
3. 数据速度快：大数据技术需要实时或近实时地处理和分析数据。例如，社交媒体上的信息更新非常快，需要实时处理用户发布的信息；而物联网设备产生的数据也需要实时采集和分析。
4. 数据价值高：大数据技术的主要目标是为了挖掘数据中的价值，为企业和个人提供有价值的信息和决策支持。因此，大数据技术需要能够从大量数据中提取出有价值的信息，并对其进行有效的分析和利用。
5. 数据处理复杂：大数据技术需要处理的数据量非常大，而且数据的类型也非常多样。这给数据处理带来了很大的挑战。例如，如何有效地存储和管理这些大量的数据？如何处理这些不同类型的数据？如何快速高效地从这些数据中提取出有价值的信息？这些都是大数据技术需要解决的问题。
6. 技术发展迅速：大数据技术的发展非常迅速，新的技术和工具不断涌现。例如，分布式计算、云计算、机器学习、人工智能等技术的发展为大数据技术提供了强大的支持。同时，大数据技术也在不断地发展和创新，以适应不断变化的数据环境和需求。
7. 跨领域应用广泛：大数据技术不仅在传统的商业领域得到广泛应用，如金融、电商、医疗等，还在政府、教育、交通等公共领域发挥着重要作用。例如，政府部门可以通过大数据分析来优化政策制定和资源配置；教育机构可以利用大数据技术进行教学研究和课程开发；交通部门可以利用大数据分析来提高交通效率和安全水平。
总之，大数据技术的产生和发展具有多个显著特点，主要包括数据量巨大、数据类型多样、数据速度快、数据价值高、数据处理复杂、技术发展迅速以及跨领域应用广泛等方面。这些特点使得大数据技术在现代社会中得到了广泛的应用和发展。
