1、大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确），其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
2、大数据的四个典型特征 大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。一是数据体量巨大（Volume）。
3、大数据从整体上看分为四个特点，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。
4、数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。数据体量巨大：数据量从TB级别跃升至EB级别。数据类型繁多：非结构化数据有网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低：数据采集的不及时和数据样本不全面，数据不连续等，数据价值密度较低。
5、大数据具有的四大特征如下：海量的数据规模：大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。
6、大数据的4V特征：Volume（规模性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。
数据体量巨大：数据量从TB级别跃升至EB级别。数据类型繁多：非结构化数据有网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低：数据采集的不及时和数据样本不全面，数据不连续等，数据价值密度较低。处理速度快：大数据的处理速度要快于传统的数据处理速度。
大数据四大特征包括数据体量巨大.数据类型繁多.价值密度低.处理速度快。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合。数据的用法倾向于预测分析.用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
大数据的四个基本特征是：数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
大数据的四个典型特征 大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。一是数据体量巨大（Volume）。
数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。高速性 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。
大数据的主要特征：大量性、多样性、高速性、 价值性。
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；种类（Variety）：数据类型的多样性；速度（Velocity）：指获得数据的速度；可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
大数据特征 数据类型繁多：对数据的处理能力提出了更高的要求，例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显著的特征。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据从整体上看分为四个特点，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。
