大数据与一般数据的核心区别在于‌规模性、多样性、处理速度和应用价值‌。大数据通常指‌海量（TB/PB级）、高速生成、多类型（结构化/非结构化）且需实时分析‌的数据集，而一般数据规模较小、结构单一、处理方式传统。以下是具体差异：

1. ‌数据规模‌
   大数据以TB、PB甚至EB为单位，远超一般数据的MB或GB级存储需求。例如，社交媒体每天产生数十亿条动态，需分布式存储技术（如Hadoop）处理；而企业财务报表等一般数据可通过常规数据库管理。

2. ‌类型复杂度‌
   大数据包含文本、图像、视频等‌非结构化数据‌（占比80%以上），需NLP或机器学习解析；一般数据多为表格、日志等结构化内容，可直接用SQL查询。

3. ‌处理时效性‌
   大数据要求‌实时或近实时分析‌（如金融风控需毫秒级响应），依赖流计算框架（如Spark）；一般数据常采用离线批处理，时效性要求较低。

4. ‌价值密度与挖掘方式‌
   大数据通过‌关联分析‌揭示隐藏规律（如用户行为预测），价值密度低但整体收益高；一般数据多用于描述性统计（如销售额报表），价值直观但潜力有限。

总结来看，大数据推动AI和商业决策革新，而一般数据仍是基础运营的支柱。企业需根据场景选择工具——传统数据库适合结构化小数据，大数据生态（如云计算+AI）则赋能智能化转型。