1. 容量：大数据的一个核心特征是它的巨大规模，这直接影响了数据的价值以及潜在信息量的丰富程度。
2. 多样性：大数据的另一个特点是数据类型的多样性，这包括结构化、半结构化和非结构化数据。特别是非结构化数据，它在数据总量中的比重日益增加，成为数据处理的重要组成部分。
3. 速度：大数据的第三个特征是数据产生的速度，即数据的实时性。这种快速生成和流转的速度要求数据处理和管理必须高效。
4. 可变性：大数据的第四个特征是其可变性，数据的不断变化给数据处理和管理带来了额外的挑战。
5. 真实性：大数据的第五个特征是其真实性，即数据的准确性和可靠性。高质量的数据对于大数据分析的有效性至关重要。
6. 复杂性：大数据的第六个特征是其复杂性。由于数据量庞大且来源多样，如何有效处理和利用这些数据是一个显著的挑战。
7. 价值：大数据的第七个特征是其价值。合理地挖掘和利用大数据可以实现成本效益最大化。
8. 数据结构：大数据的构成不仅包括结构化数据，还有半结构化和非结构化数据。在当今社会，非结构化数据尤其重要，据IDC的调查报告显示，企业中80%的数据为非结构化数据，并且这一比例每年以60%的速度增长。
9. 数据本质：大数据是互联网发展到一定阶段的自然产物，它不应被过度神话。在云计算等技术创新的推动下，原本难以收集和使用的数据变得更加易于利用。各行各业的创新正在使大数据逐步为人类创造更多价值。
10. 系统认知：要全面理解大数据，需要从理论、技术和实践三个层面进行。首先，理论层面要理解大数据的特征、定义以及其价值，并洞察其发展趋势；其次，技术层面要分析大数据的处理和存储过程，包括云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术；最后，实践层面要考察大数据在不同领域（如互联网、政府、企业和个人）的应用和影响。
