大数据为实现在高校思想政治教育中学生信息的全数据采集、高匹配度的筛选、精确化的分析、科学的预测和及时性的处理提供了技术上的支持，为新时代的思想政治教育的开展提供了极大地助力，有利于高校思想政治教育实现跨越式发展。
1、信息的易识性
在大数据时代，电脑、手机等电子设备的出现和普及，学生可以利用QQ、微信、微博、抖音等平台，通过文字、音频、视频和动画进行互相搭配的方式表达自己的情感，宣泄情绪，宣扬观点，公布日常行为等。大数据技术已经突破标准化格式和结构性信息采集、处理技术的限制，能够将这些非结构性的信息转换为易识性的数据，极大地提高了思想政治教育的内容趣味性、针对性和有效性。这些技术主要表现为两种形式，一种方式是数据化处理，“数据化是指把一种现象转变为科制表进行分析的量化形式的过程”。高校思想政治教育者可以把搜集的学生的各种结构性、半结构性和非结构性的信息进行数据化处理，使学生的思想、习惯、偏好和行为方面的信息全面、立体地呈现出来，发现他们存在的问题，探索他们心理和思想的发展规律，熟悉他们的行为习惯。另一种方式是可视化处理，“数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术”。可视化技术将前期采集的关于学生日常思想行为的文字、音频、视频、图片等非结构性的数据以图形化的形式表现出来，这种形式更容易被思想政治教育者理解和接受，然后他们从不同的角度，对数据构成的图形进行更深入的观察和分析，发现数据中隐藏的学生思想行为的内在规律，从而采取正确的预防措施。
2、预测的准确性
大数据不仅解决了信息收集、分析和处理的技术难题，而且改变了单纯依赖因果关系的方式，深入探索信息数据之间的相关关系，对大量的、看似无关的数据进行分析处理，寻找他们之间的内在联系，总结思想行为规律，从而对其未来的思想和行为进行预测，这就是大数据的预测功能。人的思想行为具有一定的惯性，一般不会发生根本性的改变，大数据技术利用海量的以往数据的挖掘可以积累历史经验，总结出数据规律，并通法模型和机器学习， 自动地从过去经验中按照规律推测出未来的行为，从而实现从“已知”推演出“未知”。高校学生作为信息时代的弄潮儿，几乎每天都畅游在网络海洋中，发表各种观点，从事各种活动，留下一条条持续不断思想、生活和学习痕迹。思想政治教育者可以以大数据技术为支撑，全面、快速的收集、提炼和处理繁杂零碎的思想和行为信息，发现学生学习生活的思想动态和行为方式，及早发现其中潜在的问题，以便及时制定预防措施并加以正确引导。
3、处理的及时性
   Velocity是大数据技术的重要特征之一，可以理解为快速实时，是指大数据技术处理海量数据时，速度更快、更及时，能够很好地满足实时性要求。天下武功，唯快不破，这个道理也可以应用到思想政治教育领域。大数据技术极大提高了获取学生信息的速度，通过大数据技术，高校思想政治教育者及时获取学生网络中的发言评论、日常消费、社交娱乐活动、焦点关注等有关思想动向、心理状态、行为方式和兴趣爱好的信息，以便及时发现问题，及时采取有效的应对措施。而这些信息是动态的、即时生成的，随着时间的发展而不断的变化，如果不能及时获取这些信息，其价值性就会大大降低甚至毫无价值，也就失去了对高校思想政治教育工作的意义。同时大数据技术也提高了学生信息的处理速度。大数据利用MapReduce和开源实现平台Hadoop等技术快速分析海量数据，除了传统结构性的数据外，还可以对大量的半结构和非结构性的数据进行快速的分析和处理，不仅真正实现了数据的全覆盖，而且做到了分析处理的即时性，有利于及时、快速地获取学生的思想、心理和生活状况，及时发现问题，做好充分教育准备，更及时有效的解决这些问题，从而大大提高思想政治教育的效率。