大数据的基本性质主要包括以下几个方面：
1. 数据量大：大数据通常指的是数据量巨大，远远超过了传统数据处理工具所能处理的范围。这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据（如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、音频和视频）。这些不同类型的数据需要不同的处理方法。
3. 数据速度快：随着互联网的发展，数据的产生速度越来越快。例如，社交媒体上的实时更新、在线交易的即时记录等，都需要快速处理和分析。
4. 数据价值高：大数据的价值主要体现在其潜在的商业价值上。通过对大数据的分析，企业可以发现新的商机、优化业务流程、提高产品质量等。
5. 数据隐私问题：大数据的应用涉及到个人隐私保护的问题。如何在收集、存储和使用数据的过程中保护用户的隐私，是大数据发展中需要解决的重要问题。
6. 数据安全挑战：大数据的处理和分析过程中，可能会涉及到敏感信息的安全。如何确保数据在传输、存储和处理过程中不被泄露或篡改，是大数据发展中需要关注的问题。
7. 数据融合与关联：大数据的一个重要特点是数据的多样性和复杂性。如何将不同来源、不同类型的数据进行有效融合和关联，以便从中提取有价值的信息，是大数据处理中需要解决的问题。
8. 数据可视化与分析：大数据的分析和展示需要借助专业的数据分析工具和技术。如何将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告，以便用户更好地理解和利用数据，是大数据发展中需要关注的问题。
9. 数据驱动决策：大数据的核心价值在于通过数据驱动决策，实现精准营销、个性化推荐、智能预测等。如何利用大数据分析结果指导实际业务决策，是大数据发展中需要解决的问题。
10. 数据治理：随着大数据应用的深入，数据治理变得越来越重要。如何建立有效的数据治理体系，确保数据的质量和准确性，是大数据发展中需要关注的问题。
总之，大数据的基本性质包括数据量大、数据类型多样、数据速度快、数据价值高、数据隐私问题、数据安全挑战、数据融合与关联、数据可视化与分析、数据驱动决策以及数据治理等方面。这些性质共同决定了大数据处理和应用的复杂性和挑战性，也推动了大数据技术的发展和应用。
