大数据的特点和问题是一个复杂而广泛的主题，涵盖了技术、管理、法律、伦理等多个方面。以下是对大数据特点的详细分析：
1. 数据量巨大：大数据的一个显著特点是数据量巨大，这通常指的是数据的规模超过了传统数据库处理能力。随着互联网的发展和物联网设备的普及，数据的产生速度越来越快，数据量也呈现出爆炸性增长。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。这种多样性要求数据处理工具能够适应不同类型的数据格式。
3. 实时性：在许多应用场景中，数据的生成和处理需要实时或近实时进行，以便快速响应用户的需求或市场的变化。例如，金融交易系统需要实时处理大量的交易数据。
4. 价值密度低：与小数据集相比，大数据的价值密度往往较低，这意味着从大量数据中提取有用信息是一项挑战。因此，如何有效地识别和利用这些数据成为一个重要的问题。
5. 高维度：大数据通常具有高维度，即数据包含多个变量或特征。这增加了数据分析的复杂性，因为需要同时考虑多个因素。
6. 处理速度快：为了应对实时性的要求，数据处理系统需要具备高速计算能力。这通常涉及到使用分布式计算框架、并行处理技术和优化算法。
7. 隐私保护：随着数据量的增加，数据隐私和安全问题日益突出。如何在收集、存储、处理和使用数据的过程中保护个人隐私成为一个重要问题。
8. 可扩展性：大数据系统需要能够处理不断增长的数据量，同时保持高效的性能。这要求系统设计时考虑到可扩展性和容错性。
9. 成本效益：尽管大数据技术带来了许多好处，但同时也带来了高昂的成本。如何平衡成本和效益，实现投资回报最大化，是企业和个人面临的一个挑战。
10. 技术更新迅速：大数据领域的技术更新非常快，新的工具和平台不断涌现。企业和个人需要不断学习和适应新技术，以保持竞争力。
11. 数据治理：随着数据量的增加，如何建立有效的数据治理机制变得尤为重要。这包括数据质量的保证、数据安全性的维护以及数据合规性的确保。
12. 人才短缺：大数据领域需要具备专业技能的人才，包括数据科学家、数据工程师、数据分析师等。然而，当前市场上这类人才相对短缺，导致企业在招聘和人才培养上面临困难。
13. 数据安全和隐私问题：随着数据泄露事件的频发，企业和政府机构越来越重视数据安全和隐私保护。如何确保数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全，防止数据被非法访问或滥用，是大数据发展必须面对的问题。
14. 数据标准化：由于不同来源和格式的数据可能存在差异，数据标准化成为处理大数据的关键步骤。这包括数据清洗、转换和集成，以确保数据的一致性和可用性。
15. 数据可视化：虽然大数据提供了丰富的信息资源，但如何将这些信息以直观、易懂的方式展示出来，以便人们理解和分析，是大数据应用的一个重要挑战。
综上所述，大数据的特点和问题涉及技术、管理、法律、伦理等多个方面，需要综合考虑并采取相应的措施来解决。
