2、非结构化数据：传统数据主要在关系性数据库中分析，而大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。

3、处理方式不同：因为数据规模大、非结构化数据这两方面因素，导致大数据在分析时不能取全部数据做分析。大数据分析时如何选取数据?这就需要根据一些标签来抽取数据。所以大数据处理过程中，在写入数据的时候，在数据上打一个标签，之后在利用大数据的时候，根据标签抽取数据。这个过程就类似于寻找图书：如果你在你个人书柜里，寻找一本书是很容易的，所以你买了书，可以直接放到书柜上，不用做任何处理;而如果图书馆买了书，如果不做任何处理的话，你是很难找到一本书的，所以图书馆在新书入库的时候，首先会对每本书打上标签。

4、传输方式不同：传统数据要么以线下传统文件的方式，要么以邮件或是第三方软件进行传输，而随着API接口的成熟和普及，API接口也随着时代的发展逐渐标准化、统一化，一个程序员只用两天的时间就能完成一个API接口开发，而API接口传输数据的效率更是能够达到毫秒级。在数据存储方面，大数据的存储环境相较于传统数据的存储已经跃升了好几个数量级。

大数据与传统数据的核心差异在于其价值的不可估量。传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

想要了解更多关于大数据资讯信息，请关注中培伟业李老师二维码：