一、Volume（大量）
大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单， 各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频， 每天发送的电子邮件， 以及上传的图片、视频与音乐，等等， 这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity（高速）
随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。所以客户越来越强调实时反馈，就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时，对于传输、存储、播放都要求高度，人们和企业都越来越依赖互联网，网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关，云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能，运营方还是服务商对于海量数据，谁能提供更快的速度，谁就能获得更多的用户和订单！
三、Variety（多样）
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，百度、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value（低价值密度）
随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取相关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
Volume:数据量巨大。体量大是大数据区分于传统数据最显著的特征。 一般关系型数据库处理的数据量在TB级，大数据所处理的数据量通常在PB级以上。
Variety:数据类型多。
大数据所处理的计算机数据类型早已不是单一的文本形式或者结构化数据库中的表，它包括订单、日志、BLOG、微博、音频、视频等各种复杂结构的数据。
Velocity:数据流动快。
速度是大数据区分于传统数据的重要特征。 在海量数据面前，需要实时分析获取需要的信息，处理数据的效率就是组织的生命。
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