大数据技术与应用的特点包括

大数据技术与应用的特点主要体现在以下几个方面：

1. 数据量巨大：大数据技术的核心就是处理和分析海量的数据。这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、日志文件等。通过大数据技术，我们可以从这些海量数据中提取有价值的信息，帮助企业或组织做出更好的决策。

2. 数据类型多样：大数据技术可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种多样性使得大数据技术在处理复杂问题时具有更大的灵活性和适应性。

3. 实时性要求高：随着互联网的发展，人们对数据的实时性要求越来越高。大数据技术可以实现对大量数据的实时处理和分析，帮助企业或组织快速响应市场变化，提高竞争力。

4. 数据挖掘与分析能力强：大数据技术具有强大的数据挖掘和分析能力，可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联。通过对数据的深入分析，企业或组织可以发现潜在的商机，优化业务流程，提高效率。

5. 可视化与交互性强：大数据技术的可视化功能可以将复杂的数据以直观的方式呈现给用户，方便用户理解和分析。此外，大数据技术还可以提供丰富的交互功能，让用户可以根据自己的需求定制数据展示方式，提高用户体验。

6. 分布式计算与存储：大数据技术通常采用分布式计算和存储方式，以提高数据处理的效率和可靠性。通过将数据分散存储在多个节点上，大数据技术可以实现并行处理，加速数据处理速度。

7. 可扩展性强：大数据技术具有良好的可扩展性，可以根据业务需求进行扩展。随着数据量的增加，系统可以自动调整资源分配，保证系统的稳定运行。

8. 安全性与隐私保护：大数据技术在处理大量敏感数据时，需要确保数据的安全性和隐私保护。通过加密、访问控制等技术手段，大数据技术可以防止数据泄露和滥用，保护用户的权益。

9. 人工智能与机器学习：大数据技术与人工智能和机器学习相结合，可以实现更智能的数据分析和预测。通过训练模型，大数据技术可以自动识别数据中的规律和异常，为决策提供支持。

10. 跨领域应用广泛：大数据技术不仅在商业领域得到广泛应用，还在医疗、金融、交通、教育等多个领域发挥重要作用。通过大数据分析，这些领域可以更好地了解用户需求，优化服务，提高效率。