大数据应用处理的数据是与分析事物相关的典型数据，这些数据通常具有以下特点：
1. 海量性：大数据应用处理的数据量非常庞大，可能是数十TB、数百TB甚至数PB。这些数据来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件、交易记录等。
2. 多样性：大数据应用处理的数据类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频）。这些不同类型的数据需要采用不同的处理方法和工具进行分析。
3. 高速性：大数据应用处理的数据更新速度快，实时性要求高。例如，社交媒体上的实时推文、物联网设备生成的实时数据等。这些数据需要快速处理，以便及时获取有用的信息。
4. 真实性：大数据应用处理的数据往往具有较高的真实性，因为它们来自于真实的场景和事件。然而，数据的真实性可能会受到各种因素的影响，如数据清洗、数据篡改等。因此，在分析大数据时，需要确保数据的可靠性和准确性。
5. 复杂性：大数据应用处理的数据往往具有复杂的结构和关系。例如，社交网络中的用户关系、电商平台的交易数据等。这些数据需要采用复杂的算法和模型进行分析，以揭示隐藏的模式和关联。
6. 价值性：大数据应用处理的数据具有很高的价值，因为它们可能包含有价值的信息和知识。通过分析大数据，可以发现潜在的商机、预测未来的发展趋势、优化业务流程等。因此，大数据应用处理的数据需要经过有效的筛选和挖掘，以便提取出有价值的信息。
为了应对大数据应用处理的数据的特点，可以采用以下技术和方法：
1. 分布式计算：利用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行大规模数据处理和分析。这些框架可以有效地处理海量数据，并支持多种类型的数据存储和计算。
2. 机器学习和人工智能：利用机器学习和人工智能技术（如深度学习、自然语言处理）对大数据进行处理和分析。这些技术可以自动识别模式、预测趋势和做出决策。
3. 数据仓库和数据湖：构建数据仓库或数据湖，将原始数据存储在统一的平台上。这样可以避免数据孤岛，方便数据的集成和分析。
4. 数据治理：建立完善的数据治理体系，确保数据的质量和安全性。这包括数据标准化、数据质量管理、数据安全保护等方面。
5. 可视化工具：使用可视化工具（如Tableau、Power BI）将数据分析结果以直观的方式呈现，帮助用户更好地理解和使用数据。
总之，大数据应用处理的数据是与分析事物相关的典型数据，具有海量性、多样性、高速性、真实性、复杂性和价值性等特点。为了应对这些特点，可以采用分布式计算、机器学习和人工智能、数据仓库和数据湖、数据治理和可视化工具等技术和方法进行处理和分析。
