大数据的特点主要包括以下几个方面：
1. 数据量大：大数据通常指的是处理、存储和分析的数据量巨大，远远超出了传统数据处理工具的处理能力。这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、传感器、互联网交易等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的数据），还包括半结构化和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。这种多样性使得数据分析更加复杂。
3. 数据处理速度快：随着网络技术的发展，数据的生成速度越来越快，对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。因此，大数据处理需要具备高速计算能力，以应对大量数据的快速涌入。
4. 价值密度低：在大数据时代，数据的价值往往隐藏在大量的数据之中，需要通过有效的数据分析方法才能挖掘出有价值的信息。这使得大数据的价值密度相对较低，需要采用更先进的技术和方法来提高数据的价值。
5. 数据来源广泛：大数据的来源非常广泛，包括企业内部的各种业务系统、外部的合作伙伴、客户、供应商等。这些数据来源的多样性增加了数据管理的复杂性。
6. 数据更新频繁：许多数据源都是实时或近实时更新的，如社交媒体上的推文、物联网设备产生的数据等。这要求大数据系统能够及时地获取和处理这些数据。
7. 数据安全和隐私问题突出：大数据涉及大量的个人和企业敏感信息，如何保证数据的安全和隐私是一个重要问题。同时，由于数据泄露可能导致严重的后果，因此对数据的加密和保护提出了更高的要求。
8. 数据整合难度大：由于数据来源的多样性和多样性，如何将不同来源、格式的数据进行有效整合是一个挑战。这需要采用统一的数据模型和标准化的数据格式，以便于数据的存储、检索和分析。
9. 数据可视化需求强烈：大数据的分析结果通常需要以直观的方式展示出来，以便用户理解和使用。因此，强大的数据可视化工具成为了大数据处理的重要环节。
10. 数据驱动决策：大数据的核心特性之一是能够支持基于数据驱动的决策制定。通过对大量数据的分析，企业可以发现潜在的商机、优化业务流程、预测市场趋势等，从而更好地适应市场变化。
综上所述，大数据的特点和核心特性涵盖了数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度低、来源广泛、更新频繁、安全隐私问题突出、整合难度大、需求强烈的数据可视化以及数据驱动决策等方面。
