1、数据量大：大数据的规模通常非常庞大，以TB、PB或EB为单位，远远超过了传统数据库软件的能力范围。
2、数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据(如关系数据库中的表格),还包括半结构化数据(如XML和JSON)和非结构化数据(如文本、图片和音频)。
3、数据处理速度快：随着硬件技术的发展，大数据的处理速度越来越快，可以实时或近实时地分析大量数据。
4、数据价值密度低：虽然大数据中包含了大量的信息，但这些信息的价值密度往往较低，需要通过特定的数据分析方法和技术才能挖掘出有价值的信息。
5、数据来源多渠道：大数据来自各种不同的渠道，如社交媒体、物联网设备、移动应用等，需要进行统一的存储、管理和分析。
6、数据安全性和隐私保护重要：由于大数据中包含了大量的个人信息和企业机密，因此数据的安全性和隐私保护成为了一个重要的问题。
