大数据与传统数据的主要区别在于数据的规模、复杂性、实时性和价值。
1、数据规模：大数据是指在传统数据处理方法难以处理的大量、高增长率和多样化的信息资产，传统数据通常指的是结构化数据，如关系数据库中的表格数据，随着互联网的普及和移动设备的智能化，我们每天都在产生大量的非结构化数据，如文本、图片、音频和视频等，这些数据构成了大数据的核心部分。
2、数据复杂性：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据之间可能存在高度关联性和复杂性，需要借助于大数据技术和工具进行处理和分析，而传统数据通常只有一种类型，结构化数据较为简单。
3、数据实时性：大数据要求在数据产生的同时就能进行实时处理和分析，以便及时发现问题、提取有价值的信息并做出决策，这与传统数据的处理方式有很大不同，传统数据可以在一段时间后进行批量处理和分析。
4、数据价值：大数据的价值主要体现在对海量数据的深度挖掘和潜在信息的发现，以及对企业和个人的决策支持，传统数据虽然也有其价值，但主要体现在对现有信息的查询和应用，例如帮助企业进行市场调查、优化供应链等。
大数据与传统数据的区别主要表现在数据的规模、复杂性、实时性和价值方面，大数据技术的发展和应用正逐步改变着我们对数据的认知和处理方式，为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
