大数据应用处理的数据指的是在各种领域中通过收集、存储和分析的大量数据。这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备、企业系统等。大数据应用处理的数据通常具有以下特点：
1. 规模庞大：大数据应用处理的数据量通常非常庞大，可能达到数十TB、数百TB甚至更多。这些数据需要使用高效的存储和计算技术来处理。
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）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。这些不同类型的数据需要采用不同的处理方法。
3. 实时性：许多大数据应用需要实时或近实时地处理数据，以便快速做出决策或响应。这要求大数据处理系统具备高吞吐量和低延迟的特点。
4. 价值密度低：大数据应用处理的数据中，很多数据的价值密度较低，即每条数据所携带的信息较少。因此，需要通过数据分析和挖掘技术来提取有价值的信息。
5. 复杂性：大数据应用处理的数据往往涉及多个维度和层次，如时间、空间、属性等。这要求大数据处理系统具备高度的灵活性和可扩展性，能够应对复杂的数据处理需求。
6. 隐私和安全：随着大数据应用的发展，数据隐私和安全问题日益突出。大数据应用处理的数据需要确保用户隐私得到保护，同时防止数据泄露和滥用。
为了应对大数据应用处理的数据的挑战，目前出现了多种大数据技术和工具。例如，分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）用于处理大规模数据集；数据仓库和数据湖用于存储和管理海量数据；机器学习和人工智能算法用于从数据中提取有价值的信息；数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）用于展示和分析数据；云平台（如AWS、Azure等）提供弹性的计算资源和存储空间；数据加密和脱敏技术用于保护数据隐私。
总之，大数据应用处理的数据是指那些规模庞大、多样性、实时性、价值密度低、复杂性和隐私/安全要求较高的数据。为了有效地处理这些数据，需要采用先进的大数据技术和工具，并结合业务需求进行定制化设计和实施。
