数据在大数据领域中是至关重要的，它是驱动各种分析和决策的基础。在大数据里，数据通常具有以下几个概念和特征：
1. 概念
数据是指以各种形式和格式存储的信息。它可以是数字、文字、图像、音频等形式的内容。数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、日志文件等。
2. 特征
(1) 体量大：大数据的最明显特征是数据规模庞大，通常以TB、PB甚至EB计量。与传统数据相比，大数据的体量大得多。
(2) 多样性：大数据通常是多样的，涵盖了多个领域和来源。它可以是结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本和图像）的混合。
(3) 高速度：大数据的产生速度快，需要实时或近实时地处理和分析。快速的数据流可以来自传感器、交易系统等实时监测的来源。
(4) 价值密度低：大数据中含有大量冗余、不完整或错误的信息。对于决策和分析来说，大数据中有相当一部分是无用的或噪声。
(5) 隐私和安全性：大数据中可能涉及个人隐私和商业机密等敏感信息，因此隐私和安全性是一个重要的考虑因素。
为了应对大数据的特征和挑战，需要采用相应的技术和方法。下面是几个建议：
1. 数据收集和存储：建立可扩展和高效的数据收集和存储系统，包括分布式文件系统、数据库等技术。需要考虑数据备份和容灾措施，确保数据的可用性和安全性。
2. 数据清洗和预处理：在分析之前，需要对大数据进行清洗和预处理，去除冗余、不完整或错误的数据。这可以通过数据清洗工具和算法来实现。
3. 数据分析和挖掘：利用各种数据分析和挖掘技术，如机器学习、聚类、分类等方法，从大数据中提取有用的信息和模式。这可以帮助做出更准确的预测和决策。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将大数据转化为可理解的图表、图形和报表，帮助用户更好地理解和分析数据。这有助于快速发现数据中的关键信息和趋势。
5. 隐私和安全保护：加强数据的隐私和安全保护措施，包括数据加密、权限控制、身份认证等技术。应制定合规的数据保护政策，确保大数据的合法使用。
总而言之，大数据在各个行业中都扮演着重要角色，了解数据的概念和特征，并采取合适的技术和方法来处理和分析大数据，可以帮助企业和组织做出更明智的决策，并获得竞争优势。