大数据的最明显特点是数据质量低。这主要是因为在大数据的处理过程中，数据的来源和处理方式都有很多不确定性，这就导致了数据的质量问题。
首先，数据来源的不确定性。在大数据时代，数据的来源非常广泛，包括互联网、传感器、社交媒体等。这些数据的来源可能非常多样化，包括各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。由于这些数据的来源不同，它们的质量和完整性也有很大的差异。例如，一些数据可能已经被污染或损坏，或者包含了错误的信息。这就导致了在处理这些数据时，我们需要花费大量的时间和精力去清洗和验证这些数据，以确保它们的质量。
其次，数据处理方式的不确定性。在大数据时代，数据处理的方式也非常多样，包括传统的数据处理技术，如数据库查询、数据挖掘等，以及新兴的数据处理技术，如机器学习、深度学习等。这些不同的数据处理技术都有其优缺点，但它们都无法保证处理后的数据质量。例如，一些数据处理技术可能会引入新的噪声，或者改变数据的分布，从而影响数据的质量。
最后，数据的存储和管理方式的不确定性。在大数据时代，数据的存储和管理方式也有很多种。例如，一些数据可能被存储在传统的关系型数据库中，而另一些数据则可能被存储在非关系型数据库中。这些不同的存储和管理方式都会对数据的质量产生影响。例如，一些非关系型数据库可能会引入更多的噪声，或者改变数据的分布，从而影响数据的质量。
总的来说，大数据的最明显特点就是数据质量低。这是因为在大数据的处理过程中，数据的来源、处理方式和存储管理方式都有很多不确定性，这就导致了数据的质量问题。因此，为了确保大数据的质量，我们需要采取一系列的技术和方法来提高数据的质量。
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