大数据的特征主要包括以下四个方面：
数据体量巨大（Volume）：
大数据的数据量非常庞大，通常以TB、PB、EB甚至ZB为单位。随着技术的发展，数据量级不断增加，从GB到TB再到PB，甚至达到了EB和ZB的级别。
应用价值巨大（Value）：
大数据经过有针对性的搜集、清洗、分析后，对政府决策、企业经营和大众消费等都具有应用价值和支撑作用。大数据和传统数据如果能做到深度融合、有机结合，可能会产生新的信息和知识。
数据类型繁多（Variety）：
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如音频、视频、图片、网络日志、地理位置信息等多种类型的数据。非结构化数据占比很高且不断增大，对常规数据分析工具提出了较大挑战。
生成速度较快（Velocity）：
大数据通常以极高的频率产生和记录，很多数据是实时或接近实时生成的。高速性使得及时的数据分析和预测成为可能，例如可以构建高频宏观经济变量。
此外，大数据还有其他一些重要特征，如：
来源多样（Source Variety）：大数据来源于各种不同的渠道，例如搜索数据、传感器数据、交易数据、社交媒体数据等。
真实性（Veracity）：大数据的信息密度通常较低，包含大量噪声。数据可能存在缺失数据、数据失真和人为操纵等问题，需要进行数据清洗和处理。
高速处理（High-speed Processing）：大数据需要实时或近实时完成数据处理和分析，以满足业务需求。
这些特征共同构成了大数据的复杂性和挑战性，也使得大数据在各个领域的应用变得更加广泛和深入。