大数据最显著的特征体现为

大数据最显著的特征体现在以下几个方面：

1. 数据量巨大：随着互联网、物联网等技术的发展，数据的产生速度越来越快，数据量也越来越大。企业和个人每天都会产生大量的数据，这些数据涵盖了各种类型的信息，如文本、图片、音频、视频等。

2. 数据类型多样：除了结构化数据（如数据库中的数据）外，还有半结构化数据（如JSON、XML等）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。这些不同类型的数据需要不同的处理方式。

3. 数据更新频繁：许多业务场景下，数据的更新非常频繁，如社交媒体、电商、金融等领域。实时或近实时地获取和处理这些数据对于决策支持至关重要。

4. 数据价值密度低：在大数据时代，数据的价值密度相对较低。这意味着从海量数据中提取有价值的信息并不容易，需要借助先进的数据分析技术和算法。

5. 数据来源广泛：大数据的来源非常广泛，包括企业内部系统、第三方服务提供商、公共数据集等。这要求企业在处理数据时需要考虑数据的来源和质量。

6. 数据处理复杂性高：大数据的处理涉及到多个方面的技术，如数据采集、存储、计算、分析等。这些技术之间相互关联，需要综合考虑才能实现高效的数据处理。

7. 数据安全与隐私问题：随着数据量的增加，数据安全问题和隐私保护问题日益突出。如何在保证数据安全的前提下合理利用数据，是大数据时代面临的一个重大挑战。

8. 数据可视化需求：为了更直观地展示数据，人们需要将数据以图表、地图等形式进行可视化。这要求大数据处理系统具备强大的数据可视化能力。

9. 数据治理与合规性：随着数据量的增加，数据治理和合规性变得越来越重要。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的合法合规使用。

10. 人工智能与机器学习的融合：大数据时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术得到了广泛应用。它们可以对大量数据进行分析和挖掘，为企业提供智能化的解决方案。

综上所述，大数据最显著的特征体现在其庞大的数据量、多样化的数据类型、频繁的数据更新、低价值密度、广泛的数据来源、复杂的数据处理、安全与隐私问题、可视化需求、数据治理与合规性以及人工智能与机器学习的融合等方面。