大数据思维是基于大数据基础上获得认知和实现创新的重要方式，通过对海量数据信息预测事情发生的可能性，从全局的角度出发提高决策的科学性和可预见性，降低事物发展的风险。其特征突出体现在四个方面：
一是大数据思维倡导全面性。在大数据思维出现之前，许多数据需要工作人员深入目标调查人群进行实地调查与了解才能获得。当数据量过大时，工作人员往往采用样本分析法、抽样调查法等方法，不仅耗费大量人力、物力和财力，且各种的调查数据各自独立、互不相通，其调查结果往往是以点带面地从有限的数据中了解到相关情况。大数据思维依托的是整体性数据，而非抽样数据，不仅扩充了数据来源的容量，也整合了数据的各方面信息，能在有限的时间内有效地对大量数据进行处理与加工，数据的容量的大幅增多，导致结果的精准度降低，从而使数据分析的结果相比与以往的数据调查方式更为真实、客观和全面。
二是大数据思维倡导相关性。大数据思维更注重数据之间的关联性，不再囿于是什么原因造成何种结果的由“果”到“因”的传统思维，跳出了正负相关性的直线思维。这种倡导相关性的大数据思维并不是放弃因果思维的逻辑方式，而是在解决问题时融入与因果思维并行的思维方式，即关注非线性变化的思维。具体而言，大数据思维倡导关注众多数据之间的相关关系，分析众多数据之间呈现的某些直接的、间接的内在联系，更加注重影响变量波动的细微因素，为问题的解决提供更多的方案，如替代品与互补品之间、变量之间非线性变化等关系。
三是大数据思维倡导整体性。传统数据思维是样本思维，从部分包含在整体之中并具有整体属性的特点，将数量有限的单个样本进行归纳总结，从而实现通过部分认识整体的目的。不过，样本思维是人类无法获取总体数据的情况下的一种局部性思维，其仍存在着“盲人摸象”的实际困境，难以客观把握事物的本质属性，容易获取片面信息诱发决策失误。在大数据时代，利用大数据技术获取、存储海量数据，通过整体性地全貌发现事务之间的联系性、规律性和发展变化的趋势，从而更加清楚地认识到特定样本无法揭示的全观型特点，有效地从零散的个案中提取事物的共性特征。
四是大数据思维倡导容错性。相较而言，在大数据思维出现之前，人们为保证分析结果的精准性，在思维过程中尤其注重准确性，而一旦出错，便会导致结果和决策的失误，从而形成了错误思维的倾向。大数据思维是一种容错性思维方式，通过不断地出现各类错误，在探索特殊性的试错过程中发现问题，从而达到认识事物，掌握客观规律的结果。一方面是因为大数据思维依赖的信息的精确性难以得到保障，因为大数据不仅数据海量，且包含半结构化、非结构化等数据，数据挖掘与转存仍在不断拓展的阶段中。大数据思维不单纯追求正确性，容许错误的出现是为了积累更多的数据信息，加深的特殊性认知，以便在宏观层面衍生更为系统的判断力和洞察力，实现了数据价值的最大化。
总之，大数据思维是一种发现信息、获取属性、洞悉关联和快速决策、预测事物发展，并具有系统性和整体性特征的新型思维方式，通过对数据信息的分析推演，以达到科学预测事物发展的动态。