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，远超传统数据库的存储能力。
2、数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据(如表格、数据库等),还包括半结构化数据(如XML、JSON等)和非结构化数据(如文本、图片、音频、视频等)。
3、数据速度快：大数据的产生和处理速度要求非常高，需要实时或近实时地分析和应用数据。
4、数据价值密度低：大数据中的有价值信息占比较低，需要通过数据挖掘、机器学习等方法从海量数据中提取有用信息。
5、数据质量参差不齐：大数据来源广泛，数据质量难以保证，需要对数据进行清洗、整合和预处理，以提高数据的准确性和可用性。
6、数据安全与隐私保护：大数据涉及用户的隐私信息，需要确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用。
