大数据的五大核心特性是：规模性、速度性、多样性、真实性与价值挖掘。这些特性共同构成了大数据的核心特征，也是衡量一个数据是否为大数据的标准。
1. 规模性：大数据的规模性是指数据的规模非常大，通常以TB、PB、甚至EB来衡量。这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。规模性使得大数据具有巨大的存储和处理能力，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2. 速度性：大数据的速度性是指数据的产生、传输和处理速度非常快。随着互联网的发展，数据的产生速度越来越快，数据的传输和处理速度也越来越快。这使得大数据在实时性和时效性方面具有很大的优势，可以快速响应各种业务需求。
3. 多样性：大数据的多样性是指数据来源广泛，类型多样。这包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。多样性使得大数据具有丰富的信息资源，可以通过不同的方式进行分析和挖掘，从而获得更全面、更深入的洞察。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据的质量高，真实可靠。由于大数据的来源广泛，数据的质量参差不齐，因此需要对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据的真实性和准确性。真实性是数据分析的基础，只有真实可靠的数据才能得到准确的分析结果。
5. 价值挖掘：大数据的价值挖掘是指通过对大数据的分析和应用，发现其中蕴含的价值和规律。价值挖掘可以帮助企业优化业务流程，提高运营效率，降低成本，提升竞争力。同时，价值挖掘还可以为企业提供决策支持，帮助企业制定更加科学、合理的战略和规划。
总之，大数据的五大核心特性是其区别于传统数据的重要特征。规模性、速度性、多样性、真实性和价值挖掘共同构成了大数据的特点，使得大数据在各个领域得到了广泛的应用和发展。
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