大数据与传统信息处理技术的差异主要体现在以下几个方面：
1. 数据量级：大数据通常指的是数据量巨大，无法通过传统的数据处理工具进行有效处理的数据。这些数据可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。而传统信息处理技术主要用于处理结构化数据，如关系型数据库和文本文件。
2. 数据类型：大数据技术可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。而传统信息处理技术主要针对结构化数据进行处理。
3. 数据处理速度：大数据技术具有高速处理大量数据的能力，可以在短时间内完成数据处理和分析。而传统信息处理技术在处理大量数据时可能会遇到性能瓶颈。
4. 数据处理方式：大数据技术采用分布式计算、并行处理和机器学习等技术，可以有效地处理大规模数据集。而传统信息处理技术通常采用批处理或流处理的方式，对于大规模数据集的处理效率较低。
5. 数据存储和管理：大数据技术采用分布式存储和数据仓库技术，可以实现数据的高效存储和管理。而传统信息处理技术主要采用关系型数据库，对于大规模数据集的存储和管理效率较低。
6. 数据可视化：大数据技术提供了丰富的数据可视化工具，可以直观地展示数据之间的关系和特征。而传统信息处理技术通常需要人工进行数据清洗和可视化，效率较低。
7. 数据分析和挖掘：大数据技术支持复杂的数据分析和挖掘算法，可以从海量数据中提取有价值的信息。而传统信息处理技术主要依赖于简单的统计分析方法，难以从大规模数据中挖掘深层次的信息。
8. 实时性：大数据技术可以提供实时数据处理和分析能力，满足一些对实时性要求较高的应用场景。而传统信息处理技术通常不具备实时处理能力，需要预先进行数据处理和分析。
总之，大数据技术和传统信息处理技术在数据量级、数据类型、数据处理速度、数据处理方式、数据存储和管理、数据可视化、数据分析和挖掘以及实时性等方面存在显著差异。随着大数据技术的发展，传统信息处理技术也在不断向大数据技术靠拢，以适应新的数据处理需求。
