大数据（big data）指的是在传统数据处理方法难以处理的大规模、高速度和多样化的信息资产。它具有以下特点：
1. 数据量巨大：大数据通常指的是超出常规数据库软件处理能力的数据集合，这些数据可能来自多种渠道，如社交媒体、传感器、日志文件、移动设备等。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据，还涵盖了非结构化和半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。这种多样性使得数据分析变得更为复杂。
3. 高速性：数据生成速度快，更新频繁，例如社交媒体上的实时信息流、物联网设备的连续数据收集等。这要求数据分析系统能够快速响应，以提供及时的数据洞察。
4. 价值密度低：与小数据集相比，大数据中的信息往往价值密度较低，意味着从海量数据中提取有用信息需要更高的效率和准确性。
5. 真实性和完整性：由于来源多样，大数据可能存在错误或不完整，因此需要通过清洗和验证来提高数据的质量。
6. 动态性和时序性：数据是动态变化的，包括时间序列数据，这对分析提出了实时或近实时处理的需求。
7. 可扩展性：大数据解决方案必须能够处理不断增长的数据量，同时保持性能和成本效益。
8. 隐私和安全性：随着数据量的增加，如何保护个人隐私和确保数据安全成为一大挑战。
9. 复杂性：大数据的分析可能需要高级算法和技术，如机器学习、人工智能等，以处理复杂的模式和关系。
10. 可解释性：为了提高信任度和决策质量，大数据分析结果需要具备良好的可解释性，即能够明确指出数据背后的原因和逻辑。
大数据的特点决定了其处理和管理的方法需要与传统的数据管理方式有所不同，它强调的是快速、高效地采集、存储、处理和分析数据，以便从中提取有价值的信息并做出智能决策。大数据技术的快速发展已经对商业、科学和社会产生了深远的影响。
