數據量大（Volume）：第一個特征是數據量大，包括采集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）：第二個特征是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）：第三個特征是數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨着互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。
速度快時效高（Velocity）：第四個特征數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特征。
數據是在線的（Online）：數據是永遠在線的，是隨時能調用和計算的，這是大數據區別於傳統數據最大的特征。現在我們所談到的大數據不僅僅是大，更重要的是數據變的在線了，這是互聯網高速發展背景下的特點。比如，對於打車工具，客戶的數據和出租司機數據都是實時在線的，這樣的數據才有意義。如果是放在磁盤中而且是離線的，這些數據遠遠不如在線的商業價值大。