大資料的4v特徵是指Value(價值)、Variety(多樣)、Volume(大量)、Velocity(高速)。大資料（bigdata、megadata）是IT行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料的4v特徵是指Value(價值)、Variety(多樣)、Volume(大量)、Velocity(高速)。大資料（bigdata、megadata）是IT行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料特徵為：資料型別繁多、資料價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大資料指的是無法在一定時間範圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
1、資料型別繁多：對資料的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等等多型別的資料。
2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的資料探勘，也這是大資料最顯著的特徵。
3、資料價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的資訊感知和資訊海量，但是價值密度卻較低。大資料時代亟待解決的難題是：如何透過強大的機器演算法可以更迅速地完成資料的價值“提純”。
大資料特徵為資料型別繁多、資料價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大資料指的是無法在一定時間範圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
對資料的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等等多型別的資料。
處理速度快和時效性要求高是區分於傳統的資料探勘，也這是大資料最顯著的特徵。
資料價值密度相對較低，隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的資訊感知和資訊海量，但是價值密度卻較低。大資料時代亟待解決的難題是：如何透過強大的機器演算法可以更迅速地完成資料的價值“提純”。