大数据与传统数据的主要区别在于规模、复杂性以及处理所需工具。传统数据系统通常处理存储在关系型数据库中的结构化数据集，数据以预定义模式组织在表中。这些系统非常适合事务性应用，如库存管理或客户记录，这类应用的数据量易于管理且查询可预测。例如，SQL 数据库可能存储销售事务，其字段清晰，如 order_id、date 和 amount。相比之下，大数据的数据集规模或复杂性巨大，超出了传统数据库的处理能力，常常需要分布式系统才能高效存储和处理。
大数据的三个关键特征——体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）——突显了这些差异。体量指数据集的庞大规模，可从太字节（Terabytes）到拍字节（Petabytes）。例如，一个社交媒体平台每天可能生成数百万条帖子、图片和用户互动。速度是指数据生成和处理的速度。物联网设备的传感器数据或实时金融交易等实时数据流需要即时分析，而非批处理。多样性涵盖数据类型的多样化，包括非结构化文本（电子邮件、日志）、半结构化数据（JSON、XML）和多媒体（图像、视频）。传统系统难以处理这种混合数据，而 Hadoop 或 Spark 等大数据工具可以通过灵活的存储格式（例如 Parquet、Avro）和读时模式（schema-on-read）方法来处理。
最后，工具和架构也存在显著差异。传统数据通常依赖于具有 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证的集中式数据库，并针对一致性和可靠性进行了优化。大数据系统优先考虑可伸缩性和容错性，使用 Apache Kafka 等分布式框架进行流处理，或使用 NoSQL 数据库（例如 Cassandra）进行横向扩展。例如，分析网站点击流数据的开发者可能会使用 Spark 处理存储在集群中的日志，而传统报告系统则可能依赖单个 PostgreSQL 实例。向大数据的转变也带来了最终一致性、网络延迟和并行处理需求等挑战——这些因素在较小的结构化数据集中不太关键。