以前我们谈论数据挖掘，而大数据时代我们谈论大数据挖掘。那么大数据挖掘“大”在哪里? 本文对此进行了一些归纳，希望能提供一些思考问题的方法。
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一、数据量的大
数据量大到多少? 这是一个很多人在进行大数据挖掘时要问的问题。
从一些实际应用看，一般每天处理的数据量达到T、P级别的，可以考虑部署Hadoop、Spark之类的大数据处理平台，一定量级的数据处理才能突显这些平台的优越性。
数据量少，数据的读取、搬迁所花费的时间占比太多，反而无法体现大数据处理平台的优势。不少应用只是为了大数据而大数据，几百M也弄个Hadoop。因此，现在一谈大数据就认为是Hadoop、Spark等平台是很有局限性的。
当然，实际在决定是否使用大数据平台时，可能需要考虑更多的因素，例如：要集成很多的低性能机器、异构软硬件平台间的可移植性、大量的非结构化数据处理等。
二、数据类型的多样化
在数据挖掘时代，我们挖掘的数据主要以关系型数据为主。大数据时代，各种应用产生了各种数据，通常在大数据挖掘中会涉及到多种数据类型。这里所说的数据类型不是程序设计中的普通数据类型，而是更接近于应用的数据表现形式，通常有时间序列数据、轨迹数据、图数据、文本数据等等。
每天的销售记录、价格是普通数据类型，但是从时间维度将它们按照顺序连接起来，构成的时间序列数据能体现出价格的变化规律，理所当然具有更丰富的含义。
每个人所处的位置不过是一个（x,y）的普通数据类型，但是按照移动的先后顺序把位置连接起来，就构成了某人的活动轨迹，背后体现的是他的生活、习惯，这些隐藏信息才是大数据应当关注的。
微博或论坛中每个人是独立存在的，也是普通数据，但是如果把每个人按照粉丝、关注等关系连接起来，就可以构成一张很大的图，即图数据。图中的人群、离群，以及加上群体偏好、群体运动等属性后的高等图数据，就是大数据挖掘的关注点。
三、数据处理的噪音
在数据挖掘时代，数据来源于关系型数据库，都是一些与业务相关、质量比较高的数据，一般拿来就可以直接挖。大数据挖掘肯定就不是这样，大数据思维决定了我们要考虑不同来源的数据的质量、数据结构鱼龙混杂，以增强数据处理的鲁棒性。比如，要进行企业级的客户分析，不同的分公司可能使用不同的客户管理系统，有的系统采用本科/硕士/博士来区分客户的学历，而有的采用本科/研究生来区分，这就要求考虑数据的一致性处理。此外，数据格式、数据完整性等等都是大数据挖掘需要考虑的。
四、数据挖掘的多样化
在数据挖掘时代，一般侧重于单项的数据分析，而大数据挖据可能会更侧重于多项数据挖掘任务同时存在，如业务上同时要求分类、预测、相关性、聚类等。尽管业务需求多了，但是这些分类、预测、相关性、聚类可能在底层上采用的是同一种模型，因此，在大数据挖据时考虑模型、算法与业务的分离是非常重要的，即所谓的大数据处理层次结构。