大数据的5大特征包括：
1. 数据量大：大数据通常指的是数据量巨大，远远超过了传统数据处理工具的处理能力。这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、传感器、互联网交易等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据。结构化数据通常以表格、数据库等形式存在，而非结构化数据则包括文本、图片、音频、视频等。
3. 处理速度快：大数据需要在短时间内进行处理和分析，以便从中提取有价值的信息。这要求大数据技术能够快速地处理大量数据，并实时或近实时地提供反馈。
4. 价值密度低：大数据中的数据往往包含大量的噪声和冗余信息，这使得从海量数据中提取出有价值的信息变得更加困难。因此，大数据技术需要能够有效地识别和利用这些有价值的信息。
5. 数据来源广泛：大数据的来源非常广泛，包括企业内部的各种业务系统、外部合作伙伴、消费者行为等。这些数据来源的多样性使得大数据的分析和应用变得更加复杂。
为了应对这些挑战，大数据技术需要具备以下特点：
1. 分布式计算：大数据处理需要分布式计算能力，以便在多个节点上并行处理数据。分布式计算技术包括MapReduce、Spark等。
2. 数据存储：大数据需要高效的数据存储技术，以便快速地存储和访问大量数据。常见的数据存储技术包括Hadoop、NoSQL数据库等。
3. 数据分析：大数据需要强大的数据分析能力，以便从海量数据中提取出有价值的信息。常用的数据分析方法包括机器学习、深度学习等。
4. 数据可视化：大数据需要直观的数据可视化工具，以便用户更容易地理解数据和发现其中的模式。常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
5. 数据安全：大数据涉及敏感信息，因此需要严格的数据安全措施来保护数据的隐私和完整性。常见的数据安全技术包括加密、访问控制等。
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