大數據（BigData）實際上就是巨量的數據。人們通常所說的巨量數據，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大，大到無法通過目前的主流軟件處理，這就是大數據。大數據的特征主要有：
（1）多樣化（Variety）?，F在的物聯網，一是其信息是通過搜索引擎、通話記錄、社交網絡得來的，來源方式多樣;二是數據結構多樣，有結構化的數據、半結構化的數據、非結構化的數據，它們都通過軟件工具進行擷取、管理、分析和處理。比如填一個履歷表，會有姓名張某某，性別女或者男，文化程度是什么等，這是一個結構化的數據，而且每一個數據都對應著相應的標志。非結構化的數據是什么?大家在網上瞎聊天，這個數據一般都是非結構化數據。大量的非結構化數據之間沒有邏輯關系。非關聯，介乎兩者之間的就稱為半結構化數據。
（2）大量化（Volume）。大量化就是數據量巨大，現在一年產生的數據量，超過了人類歷史上所有的數據量，這些數據自然就表現為大量化。
（3）快速化（Velocity）。數據增長的速度快，實時處理的速度也快，交互速度已經快速化了。人們有一個感覺，打開網頁的速度快了，如果在兩秒鐘內打不開，就會把它關掉。
（4）價值密度低（value）。大數據并不是說數據越多越好，數據越多就會導致一個必然，就是有用的數據被淹沒在無用的數據之中。比如說打招呼，最開始就是“呵呵”兩個字，“呵”了很長一段才說正話，“今天晚上我請你吃飯可以嗎?”前面全是廢話，因此，大量不相關的信息夾雜在一起，就導致了價值密度非常低。在分析情報或者搜索信息的時候，我們一定要去看這里有用的信息是什么。
大量的無用的信息和有用的信息夾雜在一起，就會耗費人們大量的時間去分析這些數據，導致價值的有用度非常低，因此就需要人們作深度、復雜的數據挖掘，對未來趨勢和模式進行預測。
