1.数据量大：大数据指的是数据量非常大，通常以GB、TB、甚至PB为单位，数据集中度高，数据的处理、管理和分析需要专门的技术和工具。
2.速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或准实时的处理和分析，如金融交易、网络流量等。
3.多样性：大数据来源多样，包括传感器、移动设备、社交媒体、互联网等，数据类型也多样，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。
4.价值密度低：大数据中包含大量的噪声和无效数据，需要通过数据清洗、挖掘等技术来获取有价值的信息。
5.可视化：大数据需要通过可视化的方式来呈现，以便更好地理解和分析数据，如图表、地图等。
综上所述，大数据是一种数据规模巨大、多样化、价值密度低、需要实时处理和可视化呈现的数据。对于大数据的处理和分析需要采用专门的技术和工具，如Hadoop、Spark等。