大数据的开发与应用是当今信息时代的重要趋势，其特点主要体现在以下几个方面：
1. 数据量大：大数据通常指的是数据量巨大，远超传统数据处理工具的处理能力。这包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，社交媒体上的用户生成内容、传感器数据、日志文件等都属于大数据的范畴。
2. 速度快：随着互联网和物联网的发展，数据的产生速度越来越快。企业和个人需要实时或近实时地处理这些数据，以便做出快速决策。
3. 多样性：大数据不仅包括文本、图片、视频等传统数据类型，还包括地理位置信息、网络流量、传感器数据等新型数据类型。这些数据的多样性要求开发者具备跨领域的知识和技能。
4. 价值密度低：大数据中蕴含的信息往往分散在海量的数据中，要从中提取有价值的信息并不容易。因此，如何从大量数据中筛选出有用的信息，是大数据开发和应用的关键。
5. 处理复杂性：大数据的处理涉及多个领域，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。这些技术的应用使得大数据的处理变得更加复杂。
6. 隐私保护：随着大数据的应用越来越广泛，个人隐私保护成为一个重要的问题。如何在收集、存储、分析和使用大数据的过程中保护用户的隐私，是大数据开发和应用需要解决的问题。
7. 可解释性：大数据的分析结果往往需要具有可解释性，以便用户能够理解数据分析的结果。这对于提高大数据应用的信任度和接受度具有重要意义。
8. 实时性：许多应用场景需要对数据进行实时分析，以便及时做出决策。例如，金融风控、交通管理、医疗诊断等领域都需要实时处理和分析大数据。
9. 可扩展性：随着数据量的增加，大数据系统需要具有良好的可扩展性，以便能够应对不断增长的数据需求。
10. 安全性：大数据系统需要确保数据的安全性，防止数据泄露、篡改和丢失。这包括数据加密、访问控制、审计等措施。
总之，大数据的开发与应用具有数据量大、速度快、多样性、价值密度低、处理复杂性、隐私保护、可解释性、实时性和安全性等特点。为了应对这些挑战，开发者需要掌握相关的技术和方法，同时关注数据治理、数据安全和数据伦理等问题。
