在数字化管理中，大数据的主要特点可以概括为以下几点：
1. 数据量巨大：大数据通常指的是数据量非常庞大，远远超过了传统数据库处理能力的数据集合。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、传感器、移动设备、互联网交易等。
2. 多样性和复杂性：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）。这些数据的多样性和复杂性使得数据分析变得更加困难。
3. 实时性：随着物联网和移动互联网的发展，数据的产生速度越来越快，对实时数据处理的需求越来越高。大数据需要能够快速处理和分析实时数据，以便及时做出决策。
4. 价值密度低：大数据中往往含有大量的噪声和重复信息，这使得从海量数据中提取有价值的信息变得更加困难。因此，如何从大数据中提取出有价值的信息，是大数据处理的重要挑战之一。
5. 高维性和稀疏性：大数据通常具有高维性和稀疏性的特点。高维性意味着数据维度非常高，而稀疏性则表示许多数据项的值为零或接近零。这给数据分析和机器学习带来了很大的挑战。
6. 不确定性和变异性：大数据中的数据往往带有不确定性和变异性，例如天气数据、股票市场数据等。这些不确定性和变异性可能导致数据分析结果的不准确。因此，如何处理不确定性和变异性，是大数据处理的另一个重要问题。
7. 隐私和安全：随着大数据的应用越来越广泛，数据隐私和安全问题也日益突出。如何在保护个人隐私的前提下，合理利用大数据进行分析和挖掘，是大数据发展过程中必须面对的问题。
8. 可解释性和透明度：大数据分析和决策往往涉及到复杂的模型和算法，如何保证这些模型和算法的可解释性和透明度，以便用户理解和信任，是大数据应用中的一个重要问题。
9. 分布式处理：大数据的处理往往需要分布式计算框架的支持，以应对数据量巨大的挑战。分布式计算框架可以将数据分散存储在多个节点上，通过并行计算的方式提高数据处理的效率。
10. 人工智能和机器学习：大数据与人工智能和机器学习的结合，使得数据分析和决策过程更加智能化。通过训练深度学习模型，可以从大数据中自动发现模式和规律，提高数据分析的准确性和效率。
总之，大数据的主要特点包括数据量大、多样性和复杂性、实时性、价值密度低、高维性和稀疏性、不确定性和变异性、隐私和安全问题、可解释性和透明度、分布式处理以及人工智能和机器学习等方面。这些特点使得大数据在各个领域都具有广泛的应用前景，但也带来了许多挑战和问题。
