大数据特征包括以下几个方面：
数据量大。大数据的“大”体现在其数据量上远超传统数据处理和应用所能承受的范围。随着信息技术的发展，数据的产生和存储量都在不断增长，不论是社交媒体上的每一条帖子，还是企业中的每一次交易记录，数据量呈现爆炸性增长。通过大数据分析处理可以发掘和利用其中隐藏的规律和模式。
数据类型多样。大数据不仅包括传统的结构化数据，如数字、文字等，还包括来自社交媒体、视频、音频等非结构化数据。这些不同类型的数据包含了丰富的信息，通过大数据技术可以整合并分析这些不同来源的数据，提供更全面的视角和更准确的预测。
处理速度快。大数据要求具备快速的数据处理和分析能力，以应对数据的实时性或快速变化的数据环境。无论是进行商业决策还是提供实时服务，都需要迅速响应数据的变化，从大量的数据中提取有价值的信息和知识。
价值密度低。虽然大数据包含了大量的信息，但其中真正有价值的部分可能只占一小部分。因此，大数据的处理和分析需要精细的技术和方法，以提取出有价值的信息。同时，由于大数据的复杂性，需要更高级的分析工具和算法来提取有用信息并加以应用。这需要结合专业知识和创新思维来处理这些庞大的数据以解决实际问题或产生实际商业价值。大数据分析的目的是发掘和利用这些数据中的价值，为企业决策提供支持和服务。
以上就是对大数据特征的解释。通过理解这些特征可以更好地把握大数据的本质和应用场景，从而更好地利用大数据来推动业务发展和创新。