在大数据时代，数据驱动决策已经成为一种显著的特征。这种特征主要体现在以下几个方面：
1. 数据量的激增：随着互联网的普及和技术的发展，数据的产生速度越来越快，数据量也越来越大。企业和个人需要处理的数据量已经达到了TB甚至PB级别，这对传统的数据处理方式提出了挑战。
2. 数据的多样性：数据不再局限于结构化数据，还包括非结构化数据、半结构化数据等。这些不同类型的数据需要不同的处理方法，增加了数据处理的难度。
3. 数据的实时性：随着互联网的发展，数据的生成和传播速度越来越快，对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。例如，金融行业需要实时监控市场动态，医疗行业需要实时分析患者数据。
4. 数据的价值：在大数据时代，数据的价值被重新认识。通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现潜在的商业价值、科学价值和社会价值。例如，通过对用户行为的分析，可以优化产品设计，提高用户体验；通过对疾病数据的分析，可以发现新的治疗手段。
5. 数据驱动的决策过程：在大数据时代，决策过程越来越依赖于数据分析。决策者需要通过数据分析来了解市场趋势、用户需求、竞争对手情况等信息，从而做出更加准确的决策。
6. 数据安全和隐私问题：随着数据量的增加，数据安全和隐私问题日益突出。如何在保护个人隐私的同时，合理利用数据资源，是大数据时代面临的重要挑战。
7. 数据技术的创新：为了应对大数据时代的需求，数据技术也在不断创新。例如，云计算、人工智能、机器学习等技术的应用，使得数据处理和分析变得更加高效和智能。
8. 数据治理的重要性：在大数据时代，数据治理变得越来越重要。如何建立有效的数据管理体系，确保数据的质量和安全，是企业和个人需要关注的问题。
总之，数据驱动决策已经成为大数据时代的显著特征。面对这一特征，企业和个人需要不断学习和掌握新的数据技术和方法，以适应大数据时代的发展。
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