互联网大数据的主要特点是

互联网大数据的主要特点包括以下几个方面：

1. 数据量大：随着互联网的普及和发展，每天产生的数据量呈指数级增长。这些数据涵盖了用户的行为、偏好、位置、设备信息等各个方面，为数据分析提供了丰富的素材。

2. 实时性强：互联网大数据具有实时性的特点，企业可以实时获取用户行为和市场动态等信息，以便及时调整策略和应对市场变化。

3. 多样性：互联网大数据涵盖了结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。这些数据的多样性为数据分析提供了更全面的视角。

4. 关联性强：互联网大数据中的数据往往相互关联，通过挖掘这些关联性，可以发现潜在的规律和趋势，为企业提供有价值的洞察。

5. 价值密度低：与传统数据相比，互联网大数据的价值密度较低，即在海量数据中提取出有价值的信息需要投入更多的时间和精力。因此，如何从海量数据中筛选出有价值的信息是大数据处理的关键。

6. 可扩展性强：互联网大数据可以通过分布式计算和存储技术实现大规模处理和分析，满足不断增长的数据需求。同时，大数据技术的可扩展性也使得企业能够根据业务发展灵活调整数据处理能力。

7. 隐私保护问题：互联网大数据涉及大量个人隐私信息，如何在收集、存储、分析和使用这些数据的过程中保护用户的隐私权益是一个重要问题。企业需要遵守相关法律法规，确保用户隐私得到妥善保护。

8. 数据安全风险：互联网大数据面临着各种安全威胁，如黑客攻击、数据泄露等。企业需要采取有效的安全措施，确保数据的安全性和完整性。

9. 数据治理挑战：随着大数据技术的发展，数据治理成为企业面临的重要挑战之一。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的质量和准确性，避免数据孤岛和重复工作等问题。

10. 人工智能应用：互联网大数据与人工智能技术的结合，使得数据分析更加智能化。企业可以利用机器学习、深度学习等方法对大数据进行深度挖掘和分析，发现更多有价值的信息和应用。

总之，互联网大数据具有数据量大、实时性强、多样性、关联性强、价值密度低、可扩展性强等特点。企业在利用互联网大数据时，需要关注数据质量、隐私保护、安全风险、数据治理以及人工智能应用等方面的问题，以确保数据分析的准确性和有效性。