大数据是指由庞大的、复杂的、高速生成的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和管理的数据。它通常具有以下特点：

1. 体量巨大：大数据集合的规模通常非常庞大，可以达到数十亿、甚至数以万亿的数据量级。这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、电子商务、金融交易等。

2. 多样性：大数据可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。这些数据的种类和格式多种多样，需要使用不同的技术和工具进行处理和分析。

3. 时效性：大数据的生成速度非常快，以至于传统的数据处理方法无法及时处理这些数据。例如，社交媒体上的实时数据、股票交易的高频数据等都需要实时处理和分析。

4. 价值潜力：大数据蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据进行挖掘和分析，可以揭示出隐藏在其中的模式、趋势、关联等，为决策制定、业务优化等提供有力的支持。

为了处理和管理大数据，需要使用一些特殊的技术和工具，如分布式存储系统（如Hadoop）、分布式计算框架（如Spark）、机器学习算法、数据挖掘技术等。这些技术和工具可以帮助用户从海量的数据中提取有用的信息，进行数据的存储、处理、分析和可视化等操作。

总而言之，大数据指的是庞大、复杂、高速生成的数据集合，对于传统的数据处理方法来说具有挑战性，但通过使用特殊的技术和工具，可以从中获取有价值的信息。大数据的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融风控、医疗健康、智能交通等。