1. 容量：大數據的一個核心特征是它的巨大規模，這直接影響了數據的價值以及潛在信息量的豐富程度。2. 多樣性：大數據的另一個特點是數據類型的多樣性，這包括結構化、半結構化和非結構化數據。特別是非結構化數據，它在數據總量中的比重日益增加，成為數據處理的重要組成部分。3. 速度：大數據的第三個特征是數據產生的速度，即數據的實時性。這種快速生成和流轉的速度要求數據處理和管理必須高效。4. 可變性：大數據的第四個特征是其可變性，數據的不斷變化給數據處理和管理帶來了額外的挑戰。5. 真實性：大數據的第五個特征是其真實性，即數據的準確性和可靠性。高質量的數據對于大數據分析的有效性至關重要。6. 復雜性：大數據的第六個特征是其復雜性。由于數據量龐大且來源多樣，如何有效處理和利用這些數據是一個顯著的挑戰。7. 價值：大數據的第七個特征是其價值。合理地挖掘和利用大數據可以實現成本效益最大化。8. 數據結構：大數據的構成不僅包括結構化數據，還有半結構化和非結構化數據。在當今社會，非結構化數據尤其重要，據IDC的調查報告顯示，企業中80%的數據為非結構化數據，并且這一比例每年以60%的速度增長。9. 數據本質：大數據是互聯網發展到一定階段的自然產物，它不應被過度神話。在云計算等技術創新的推動下，原本難以收集和使用的數據變得更加易于利用。各行各業的創新正在使大數據逐步為人類創造更多價值。10. 系統認知：要全面理解大數據，需要從理論、技術和實踐三個層面進行。首先，理論層面要理解大數據的特征、定義以及其價值，并洞察其發展趨勢；其次，技術層面要分析大數據的處理和存儲過程，包括云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術；最后，實踐層面要考察大數據在不同領域（如互聯網、政府、企業和個人）的應用和影響。