1、容量（Volume）：
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
2、种类（Variety）：
数据类型的多样性。
3、速度（Velocity）：
指获得数据的速度。
4、可变性（Variability）：
妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：
数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：
数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：
合理运用大数据，以低成本创造高价值。
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
扩展资料：
一、结构
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
二、意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
参考资料：
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
扩展资料：
大数据时代的来临带来无数的机遇，但是与此同时个人或机构的隐私权也极有可能受到冲击，大数据包含各种个人信息数据，现有的隐私保护法律或政策无力解决这些新出现的问题。有人提出，大数据时代，个人是否拥有“被遗忘权”。
被遗忘权即是否有权利要求数据商不保留自己的某些信息，大数据时代信息为某些互联网巨头所控制，但是数据商收集任何数据未必都获得用户的许可，其对数据的控制权不具有合法性。
2014年5月13日欧盟法院就“被遗忘权”（right to be forgotten）一案作出裁定，判决谷歌应根据用户请求删除不完整的、无关紧要的、不相关的数据以保证数据不出现在搜索结果中。这说明在大数据时代，加强对用户个人权利的尊重才是时势所趋的潮流。
参考资料：百度百科 大数据
本回答被网友采纳第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
《智能时代》第三期：大数据的三大特点
舍恩伯格对大数据特点的说法
舍恩伯格认为大数据的特点包括"量大、速度快、多样性广、价值密度低"。1、量大 量大意味着大数据具有巨大的规模，其数量级超出了传统数据处理方法的范畴。现如今，人们每天都在不断产生海量的数据，包括从社交媒体、传感器、日志文件等各种来源收集的数据。这些数据量之大，远远超过了过去所能想象的范围。...
什么是大数据的特点?
大数据的4V特征包括：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（真确性）。1. Volume（大量）：这一特征指的是数据的规模。大数据不再局限于传统的数据库管理系统可以处理的范围，而是涉及PB、EB甚至ZB级别的海量信息。这些数据来源于各种源头，如社交媒体、传感器网络、互联网搜索、交易...
大数据的特点包括哪些
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。2、种类（Variety）：数据类型的多样性。3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。5、真实性（Veracity）：数据的质量。6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
大数据的特点有哪些呢?
1. 数据量巨大：大数据涉及的数据规模远超传统数据处理能力，随着社交媒体、物联网和云计算等技术的发展，数据量呈指数级增长。2. 数据多样性：大数据包含的结构化和非结构化数据类型繁多，如文本、图像、音频和视频等，来源广泛、格式不一。3. 处理速度快：在大数据环境中，数据处理和分析必须迅速完成，...
大数据的三大特点
定义：大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具。三大特征：1、海量数据性:最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题；2、相关分析性:突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证；3、互动性:节约了巨大的社会创新的试错成本。
大数据的主要特点
大数据的特点主要包括其海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力以及处理的高效性。1. 海量性 大数据的规模是不断变化的，目前一个数据集的规模可以从几十TB到数PB不等。2. 高速性 在高速网络时代，实时数据的产生和处理变得尤为重要。高速电脑处理器和服务器的应用，使得数据处理速度得到显著提升。3...
大数据特点包括哪些
1. 数据量巨大：大数据涉及的数据量远超常规数据集。例如，相较于人类印刷资料的200PB数据量，大型企业的数据存储量已达EB级别，远超个人计算机硬盘的TB量级。2. 数据类型多样：大数据不仅包含文本信息，还包括图片、视频、音频和地理位置等多种数据类型。这些多样化的数据类型使得数据处理更加复杂。3. ...
大数据的四大特点,分别是?
1. 规模性（Volume）：大数据的第一个特点是其规模性，即数据量的巨大。在《大数据时代》一书中，维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶编写了相关内容，指出我们正在从“少量数据”时代迈向“大量数据”时代。2. 高速性（Velocity）：第二个特点是数据生成和处理的高速性。数据不仅仅量大，而且生成速度...
大数据的特点包括
大数据的特点：1、数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。2、数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。3、价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。4、处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。概...
大数据的特点主要是什么?
1. 大数据的体量庞大，从TB级别跃升至PB级别。2. 数据类型多样，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型。3. 大数据的价值密度相对较低，例如在视频监控中，可能只有短短几秒的数据是有价值的。4. 处理大数据的速度要求快，即“1秒定律”，这是与传统数据挖掘技术本质上的区别。5. 大数据...
