當今的大數據不僅僅是外行人嚴重的時髦名詞，更是專業領域當中的一個創造時代的技術和資源。對世界各國來說，大數據帶來的意義將是戰略性的，這也是很多國家的政府獎大數據作為戰略資源的重要原因。中培偉業的大數據專家謝老師認為，當前的大數據存在四大特征：
特征一：數據體量巨大（Volume）
　　有科學家計算過：目前互聯網一天所產生的信息，一天大概能發出2940億件郵件、200萬個帖子，這些信息用來制作DVD的話，可以制作1.68億張。不過隨著云計算和移動互聯網越來越普及，互聯網所能生產的信息也快速增長中。
　　人們通常將10TB以上的數據量稱為大數據，不過企業通常將各類數據集混合在一起，因而會有產生以PB為單位的數據量。1PB相當于2091臺500G的計算機容量。如圖。而有些大型企業的數據量可能接近或者超過EB量。
　　現在介紹下最小的數據單位，即字節，B。8個二進制位就是一個字節。數據單位常見有B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB，BB等，我們最為熟悉的可能是GB、M和KB，尤其是手機移動流量多少，通常會用這兩個單位來表示。按照這些排列的順序，兩個不同的單位，后者都是前者的1024倍，從我們目前常用的GB和絕大多數人所知道的最大內存大為TB來看，我們就可以看到當今的大數據的體量達到了何種程度。
特征二：數據類型繁多（Variety）
　　隨著大數據的不斷發展，大數據的種類和格式越來越豐富，而且越來越難以處理。以往，大多數據可以以文本的方式存儲起來，這類數據被稱為是結構化數據。而如今非結構化的數據逐漸增多，如視頻、音頻、電子郵件、地理位置信息、圖片等。
特征三：價值密度低（Value）
　　密度定律告訴我們，當物體質量一定時，其體積越大則密度越小。而在大數據中，大數據所創造的價值密度與數據總量是成反比的，當然，物體密度是一定的，不隨著物體質量、物體體積變化而變化。
　　以監視視頻為例，在長達兩小時的視頻內容中，有價值的數據可能只存在三四秒的時間。而大數據運用就是將這些有價值的信息挖掘出來，進行“提純”。
　　價值密度低導致數據分析專家的工作量大為增加，他們不得不收集可能多的數據，以免錯過有用信息。價值密度低，不代表大數據本身的價值低，事實上，大數據具有非常高的價值，且對各領域產生深遠而持久的影響。
特征四：處理速度快（Velocity）
      如果沒有較快的處理速度，人們便無法發揮大數據的作用，這就像一個人面對著幾十桌美味佳肴，但他再怎么吃，也吃不完。而根據研究發現，目前全球數據量增長速度遠遠超過計算機處理速度的增長，更是遠遠超過人大腦信息的處理能力的增長。
　　在正常的傳輸渠道下，如果要存儲并分析1PB的數據，網速設為1G/s，計算機即使24日夜不停地運行，要將數據存入電腦中也得需要十多天，由此可知，速度的重要性。企業每天都產生巨額數據，如果在24小時里無法存儲完畢，將不可避免地導致一些信息被浪費掉。
　　具專業機構的分析報告指出，預測到2020年，全球數據量將達到讓人震驚的體量，如果沒有相應的速度來應對，那簡直就是一場災難。如果處理不好自己的大數據，企業也將無法從大數據中獲得任何好處。
　　云計算的誕生為大數據處理的速度插上了騰飛的翅膀，現在一個2G的電影可能不到一秒鐘就傳輸完畢，即使是1PB的數據量，20分鐘內也可以傳輸完畢。
       大數據呈現的這四大特征，能夠幫組我們更好地了解大數據，最終運用大數據，這些特征也是人們檢驗一個數據集合是否為大數據的重要手段。