大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据具有“4V”特性：
1.数据量大(Volume)：大数据的起始计量单位是PB(1024TB)、EB(1024PB，约100万TB)或ZB(1024EB，约10亿TB )，未来甚至会达到YB(1024ZB)或BB(1024YB)。
2. 数据多样性(Variety)：大数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等;各种结构化、半结构化和非结构化的数据。结构化数据是指存储在数据库里，可以用二维表结构实现表达的数据;非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、报表、图像、音频、视频等;半结构化数据是介于完全结构化数据和完全非结构化数据之间的数据，具有一定的结构性，例如员工简历，有的简历只有教育情况，有的简历包括教育、婚姻、户籍、出人境情况等很多信息。
3. 价值密度低(Value)：大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。原始零散、复杂多样，甚至可能有数据噪声和污染的数据需要经历价值“提纯”，才能得出信息、获取知识。
4. 数据的产生和处理速度快(Velocity)： 大数据的智能化和实时性要求越来越高，对处理速度也有极严格的要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间数据就可能失去价值，即大数据的处理要符合“1秒定律”。