資料的基本特徵：1、容量（Volume），資料的大小決定所考慮的資料的價值和潛在的資訊；2、種類（Variety），資料類型的多樣性；3、速度（ Velocity），指獲得數據的速度；4、可變性（Variability），妨礙了處理和有效地管理數據的過程；5、真實性，數據的質量；6、複雜性，數據量巨大，來源多渠道； 7.價值（value），合理運用大數據，以低成本創造高價值。
本文操作環境：Windows7系統，Dell G3電腦。
資料（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用來表示客觀事物的未經加工的原始素材。
資料可以是連續的值，例如聲音、影像，稱為類比資料；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數位資料。
資料的基本特徵：容量、種類、速度、可變性、真實性、複雜性、價值。
大數據的特徵：
容量（Volume）：資料的大小決定所考慮的資料的價值和潛在的資訊；
類型（Variety）：資料類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得資料的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效管理資料的過程；
真實性（Veracity）：資料的品質
複雜性（Complexity）：資料量龐大，來源多管道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值
大數據的結構：
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。根據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都以指數增加60%。
大數據就是網路發展到現今階段的一種表像或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲端運算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，透過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要係統的認知大數據，必須要全面而細緻的分解它，著手從三個層面來展開：
#第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這裡從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。這裡分別從雲端運算、分散式處理技術、儲存技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、儲存到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。這裡分別從網路的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個面向來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
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