大數據具有規模大、價值高、交叉復用、全息可見四大特征。特別是，最後兩個特征體現了大數據不僅僅有“規模更大的數據”量上的進步，還具有不同於以前數據組織和應用形式的質的飛躍。
數十年來，信息產生、組織和流通方式革命性的變化，其中個人用戶第壹次成為信息產生和流通的主體。妳用QQ和MSN聊天，在電子商務網站的瀏覽和購物，用信用卡支付，發微博……這壹切都將轉化為數據存儲在世界的各個角落。不論是產生的信息量，可以獲取的信息量，還是流通交換的信息量，都壹直呈指數增長。
數據規模巨大且持續保持高速增長是大數據的第壹個特征。
數據規模爆炸性增長的同時，數據產生的附加價值似乎沒有與之同步增長。我們認為，這種滯後情況的癥結在於缺乏從海量數據中挖掘價值的高效方法和技術人員。
對於真正的大數據，其價值的增長應該正比於規模的增長，甚至快於規模的增長。
前兩個特征主要針對單壹數據，下面的兩個特征強調的是若幹數據之間新的組織和應用形式。我們要找到並實現數據之間壹加壹遠大於二的價值，其間最關鍵的問題要發揮數據的外部性，譬如國家電網智能電表的數據可以用於估計房屋空置率，淘寶銷售數據可以用來判斷經濟走勢……以用戶為中心，結合用戶在不同系統留下的數據，充分利用個性化的數據挖掘技術，是實現通過數據交叉而產生巨大價值的最可行的途徑之壹。綜上，大數據要求數據能充分發揮其外部性並通過與某些相關數據交叉融合產生遠大於簡單加和的巨大價值。
個性化
在大數據時代，個性化將顛覆壹切傳統商業模式，成為未來商業發展的終極方向和新驅動力。隨著消費者個體行為數據的爆發性增長，新的商業理論與商業模式不斷湧現，無論是精準社會化營銷還是基於用戶偏好的市場細分，其所指向的趨勢是壹致的，即為每壹個終端消費者提供他們最想要的產品與服務。
在信息量指數性增長的同時，消費者獲取、過濾、篩選、分析信息的能力卻沒有相應提高，這必然導致消費者獲取有用信息的時間成本和煩擾成本越來越高。另外，隨著時代的變遷，消費者異質性也在不斷增大，這種異質性體現在消費者在購物、交友、閱讀等生活方方面面的興趣偏好的不同。
大數據為個性化商業應用提供了充足的養分和可持續發展的沃土，基於交叉融合後的可流轉性數據,以及全息可見的消費者個體行為與偏好數據，未來的商業可以精準地根據每壹位消費者不同的興趣與偏好為他們提供專屬性的個性化產品和服務。
在以互聯網和移動互聯網為代表的信息產業，由於用戶個體行為數據的可追蹤性以及實施個性化的邊際成本相對較低，基於個性化的商業應用首先破繭而出。在電商領域，亞馬遜率先通過個性化技術為用戶進行智能導購，大幅提升用戶體驗與銷售業績。在不遠的未來，個性化技術與應用將全面擴展到人們生活的每壹個領域。
隨著Google、蘋果、騰訊、百度這些互聯網巨頭企業以及壹些第三方數據平臺型企業加快數據整合與開放的速度，壹定會湧現出以大數據為基礎的新商業模式。
2D模式
面向數據的商業模式，簡稱2D模式，是壹種以數據為唯壹輸入，以向特定受眾公開的數據產品為唯壹輸出的壹種商業模式。該模式的核心是數據平臺商，它從數據供應商那裏搜集數據，提供基本的存儲、索引和計算能力，並自行研究開發壹系列57數據產品。每壹個數據產品在該平臺上都以開放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的數據可以開發壹個產品，每次引用該產品，可以看到壹個指定賬戶壹個月內互動最頻繁的十個賬戶。如果有了壹些種子用戶，壹個互動遊戲開發團隊可以利用這個產品找到和已有遊戲者互動比較強的用戶群，並針對他們推廣遊戲。平臺商還可以同時利用多家數據開發產品，有了這些數據，電子商務公司可以自行開發個性化搜索和推薦服務。
與此同時，應用開發團隊可以利用這些API接口優化產品或輔助推廣，數據產品開發團隊可以引用比較粗糙的數據產品，優化推出更好的數據產品並回饋給數據平臺。在這個模式中，部分API的訪問會產生壹定的費用，這個費用會在平臺商、數據提供商和數據產品開發人員之間進行分配。政府和行業扮演規範流程和監管數據的作用。
這個模型通過已有數據產品的開放，應用開發人員和數據產品開發人員可以創造出更有價值的應用和數據產品——前者可以為我們帶來數據，後者可以為我們帶來收入。
而這個數據平臺得以產生巨大價值的前提，又是保證數據的全息可見，也就是隨時聽從各種需求細節，開發出各種各樣滿足各樣各業的API產品。
綜上所述，大數據將帶領我們進入壹個商業智能高度發達的時代，個性化應用將發揮出數據巨大的商業價值，同時2D商業模式將成為大數據的重要發展方向。未來，基於大數據的信息世界將以妳為中心。