大数据（big data）是近年来信息技术领域的一个重要概念，它指的是传统数据处理应用软件难以处理的大规模、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点或属性可以从多个维度来描述，以下是一些显著的特点：
1. 数据量巨大：大数据通常指的是数据量非常庞大，以至于传统的数据处理工具和方法无法有效处理。这可能包括来自社交媒体、传感器、移动设备、互联网交易等来源的数据。
2. 多样性：大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。例如，文本、图片、音频、视频等。这种多样性使得数据分析更加复杂。
3. 高速性：数据以极快的速度产生和传输，如社交媒体上的实时更新、物联网设备的连续生成数据等。
4. 价值密度低：与小数据集相比，大数据的价值密度较低，这意味着在海量数据中提取有用信息需要更高效的算法和技术。
5. 真实性：大数据的真实性是指数据的来源可靠，没有经过篡改或过滤。然而，这也带来了挑战，因为数据的真实性可能会受到多种因素的影响，包括数据的收集方式、存储环境等。
6. 时效性：大数据往往具有很高的时效性，需要快速处理和分析，以便及时做出决策或响应。
7. 可扩展性：随着数据量的增加，传统的数据处理系统可能需要进行扩展，以支持更大的数据处理能力。
8. 复杂性：大数据的分析往往涉及到复杂的模式识别和预测，这要求使用高级的算法和技术来处理。
9. 隐私保护：在大数据的背景下，个人隐私保护成为一个重要问题。如何在收集、存储和使用数据的同时保护用户的隐私，是一个需要解决的问题。
10. 技术依赖性：大数据的处理和分析依赖于先进的计算技术，包括分布式计算、云计算、机器学习、人工智能等。
11. 多源异构性：大数据可以来自不同的数据源，这些数据源可能具有不同的格式、结构、质量等特征，这使得数据的整合和分析变得更加复杂。
12. 动态性：大数据通常是动态产生的，数据流持续不断地进入系统，这就要求系统能够实时或近实时地处理和分析数据。
13. 可视化：为了便于理解和解释大数据，需要将数据以直观的方式展示出来，如通过图表、仪表板等形式。
14. 安全性：在处理大数据时，必须确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露、篡改或丢失。
15. 标准化：虽然大数据的种类繁多，但在某些情况下，为了方便分析和共享，需要对数据进行标准化处理。
总之，大数据的特点使其在各个领域都发挥着重要作用，从商业智能到科学研究，再到政府决策等。然而，要充分利用大数据的优势，还需要解决与之相关的技术、法律、伦理等问题。
