大数据有4个特征，简称4V：Volume、Variety、Velocity、Value。

1.规模性(Volume)

大数据的特征首先体现为“数据量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着网络及信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源，企业也面临着数据量的大规模增长，互联网数据中心(Internet Data Center，IDC)的一份报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。如图8-1所示为近年来数据规模的增长。

图8-1 数据规模呈指数级增长

2.多样性(Variety)

一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML(超文本标记语言，Hyper Text Marked Language)文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。(www.daowen.com)

3.高速性(Velocity)

数据被创建和移动的速度快。在网络时代，通过高速的计算机和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。如图8-2所示为我国各大互联网企业每分钟产生的数据量。

图8-2 数据产生的速度

4.价值性(Value)

相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。