大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合，它的核心特征通常被概括为"4V"：
1. 数据量大（Volume）
大数据最显著的特点是数据量极其巨大。传统的数据处理工具难以处理如此庞大的数据量，通常以TB、PB甚至EB为单位来衡量。这些数据来源于各种渠道，如社交媒体、传感器、交易记录等，构成了企业和组织决策的重要基础。
2. 处理速度快（Velocity）
大数据不仅数量庞大，而且生成和处理的速度极快。许多应用场景需要实时或近实时的数据处理，比如金融交易、在线推荐系统和物联网设备监控。快速的数据流动要求高效的处理技术，以确保信息的及时性和有效性。
3. 数据类型多样（Variety）
大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML和JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）。这种多样性增加了数据处理的复杂性，但也提供了更丰富的分析维度。
4. 价值密度低（Value）
尽管大数据总量庞大，但其中真正有价值的信息可能只占很小一部分。这要求通过先进的分析技术（如机器学习和数据挖掘）从海量数据中提取有用的洞见，从而实现商业价值或社会效益。
大数据的这四个特征共同定义了其本质，推动了数据科学和技术的发展，并在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
