大数据的特点
即便如此，大数据的特点主要包括以下四个方面：
即由数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、真实性（Veracity）4V构成（也有观点将大数据的特性归为3V，省略（Veracity）。
第一，关于数据体量巨大（Volume）。庞大的数据量是大数据的基本构成要件，这一点毋庸置疑。但是，现阶段还没有明确的定义用于界定数据容量多大才算大数据。有观点提出TB（Tera Bytes），兆位元组，1 000兆兆字节＝100万GB（吉字节）以下的数据量可以被称为大数据，但是，大数据涉及的行业领域不同，并且今后随看流通数据量的增加，这个标准还将发生变化。
第二，关于数据类型繁多（Varietv）。如前所述，大数据的特征是无法纳入传统数据库的，其来源种类繁多，属于多样化的非结构化数据。除了文本数据，声音、图像、影像等多媒体数据在内的一切形式的数据都可以被归入大数据。
第三，处理速度快（Velocity），是指数据生成、收集的速度和频率。例如，Twitter用户每秒在全球互联网上发送的推文（Tweet）超过4 600万。同样的一秒钟，FACEBOOK需要处理约37 000件留言和“Like”按钮点击。M2M（机器间通讯）在全球范围内通过网络电子标签（IC—TAG）和传感器，24小时不间断地生成新数据。这些数据均由发送端实时传至接收端，这就是大数据的特征。
尽管人们对于“真实性”的认识不一，但是，构成大数据的各子数据是否在正确再现作为对象的人、事物的本来面貌的基础上收集（这被称之为测定合理性）；对同一个人及对象进行测定后取得的数据是否相同（再现性）……这些是判断大数据真实性的基础。由各子数据构成的大数据是否是我们希望看到的？“某种前所未见的大事物”的状态是否“正确”再现？只要没有该大数据以外的答案，才可能被认为是我们终于找到的问题之解。
一旦超过某个阈值，量就会转化为质。当数据量达到“13与ALL”时，该时点包含的数据以及由此产生的信息的质将会带来怎样的“质”的变化呢？(https://www.daowen.com)
在《大数据的本来面目》一书中，将大数据的特点概括为大数据的“三个变化”，具体描述如下。
第一个变化，“大数据将处理巨量无限的所有数据”。
第二个变化，“不是精度，而是巨量”。
第三个变化，“不是因果关系，而是相关关系”。
传统统计字的前提之一是从母本中随机抽取样本（随机采样），根据获得的数据推测母本的特性（伴随不确定性）。如果对象是小数据，那么，一个数据的测定误差越大，对整体推测的影响就越大。但是，大数据的本质是“n＝ALL”的世界。数据量越多，与小数据测定对精度的要求相比迥然不同。研究人员对国家年度预算推移状况进行调查时，以一元为测量单位显然费力不讨好。
第三个变化被公认为是大数据时代追求的最大的转换点之一。但是，参见前文第一章所述，涉及医学及医疗领域的问题，对待“不是因果关系，而是相关关系”的主张时必须慎重。