大数据（Big Data）是指在传统数据处理系统难以存储、管理和分析的庞大、复杂和多样化的数据集。它具有以下几个关键特征：

数据量大：

大数据涉及的数据量非常庞大，通常以TB（太字节）、PB（拍字节）甚至EB（艾字节）为单位。

数据种类多：

大数据包括多种类型的数据，如结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如JSON、XML等格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

要求实时性强：

大数据需要快速处理和分析，以提供实时的决策支持。

数据价值大：

大数据中蕴藏着巨大的商业价值，通过有效的数据分析和挖掘，可以为企业提供有价值的洞察力和决策支持。

数据密度低：

大数据中包含大量低价值密度的数据，需要通过复杂的数据分析技术来提取有价值的信息。

大数据技术涉及数据的收集、存储、管理、分析和可视化等多个方面，通常需要借助新的处理模式和技术，如分布式计算框架（如Hadoop和Spark）、数据仓库、数据挖掘和机器学习等。

总结来说，大数据是指那些规模巨大、类型多样、处理速度要求高且具有潜在商业价值的数据集合，需要通过创新的数据处理和分析方法来挖掘其价值。