2、非結構化數據：傳統數據主要在關系性數據庫中分析，而大數據可以處理圖像、聲音、文件等非結構化數據。

3、處理方式不同：因為數據規模大、非結構化數據這兩方面因素，導致大數據在分析時不能取全部數據做分析。大數據分析時如何選取數據?這就需要根據一些標簽來抽取數據。所以大數據處理過程中，在寫入數據的時候，在數據上打一個標簽，之后在利用大數據的時候，根據標簽抽取數據。這個過程就類似于尋找圖書：如果你在你個人書柜里，尋找一本書是很容易的，所以你買了書，可以直接放到書柜上，不用做任何處理;而如果圖書館買了書，如果不做任何處理的話，你是很難找到一本書的，所以圖書館在新書入庫的時候，首先會對每本書打上標簽。

4、傳輸方式不同：傳統數據要么以線下傳統文件的方式，要么以郵件或是第三方軟件進行傳輸，而隨著API接口的成熟和普及，API接口也隨著時代的發展逐漸標準化、統一化，一個程序員只用兩天的時間就能完成一個API接口開發，而API接口傳輸數據的效率更是能夠達到毫秒級。在數據存儲方面，大數據的存儲環境相較于傳統數據的存儲已經躍升了好幾個數量級。

大數據與傳統數據的核心差異在于其價值的不可估量。傳統數據的價值體現在信息傳遞與表征，是對現象的描述與反饋，讓人通過數據去了解數據。而大數據是對現象發生過程的全記錄，通過數據不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。

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