1.数据的量级
传统企业数据量基本上在TB之上，大型互联网企业达到了PB以上。
2.大量不同的数据类型
结构化数据：是存储在数据库里，可以用二维表来逻辑表达数据。
半结构的非结构化数据：一般都是纯文本数据，可以通过解析来获取数据的项，比如XML和JSON（包含嵌套键值对的形式存储）。
无结构的非结构化数据：非纯文本类的数据， 没有固定的格式，无法解析出其值。如web网页、电子邮件、RTF。
图.不同的大数据主主体
首先是关系型数据库，然后是个人产生的数据，最后是机器产生的数据。
3.需要解决的问题
由于海量数据敏捷的产生，所以需要实时快速的进行获取、存储和分析，并且给出结合现实问题的决策过程。
一。大数据从创建到获取是有时延的，比如用传统的SQL语句对PB级的数据进行查询，可能需要几个小时，所以就需要技术来解决这个问题，降低时延
二。大数据的实时分析，需要高速处理，比如某些类型的数据就需要实时处理以实现业务价值。
研究表明，数据的价值会随着时间的增加而降低。如果时间过长，可能会造成数据垃圾和信息过剩，导致数据价值丢失。
4.大数据的挑战
大数据技术有5个核心的部分，数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。
5.各行业大数据应用的需求
一。互联网和电子商务
用户行为分析：鼠标点击和移动分析、触摸、键盘输入行为、眼球运动。
基于大数据相关性分析的推荐系统、内容广告推荐投放、产品分析、
二。零售业
产品推荐、金融行业欺诈行为检测和预防。