1. 庞大的数据规模：大数据区别于传统数据的最显著特点是其庞大的数据规模，这种规模远远超出了传统数据库软件和工具的处理能力，即所谓的“大数据”。以商业WiFi企业为例，即便整合一个商场或商业中心的数据，也可能难以达到这种规模。目前，多数商业WiFi企业还处于小规模发展阶段，所收集的数据多来自单个门店或营业个体，离大数据还有很长的距离。因此，要想收集海量数据，最有效的途径是企业间合作，通过整合多家企业的数据资源，填补空白区域，增加数据量，从而实现真正的大数据应用。

2. 快速的数据流转：数据具有时效性，如果大数据不能迅速流转和分析，其价值将会大打折扣。特别是对于商业WiFi企业而言，它们收集的数据通常与用户的商业行为相关，这些行为具有很强的时效性。例如，如果不能及时处理某位用户在服装商场的消费行为数据，那么这些数据很快就会失去价值。因此，快速的数据流转对于保持大数据的新鲜度和价值至关重要。

3. 多样的数据类型：大数据的第三个特征是其数据类型的多样性。用户是复杂的个体，单一的行为数据无法全面描述用户。目前，WiFi行业在利用大数据时，多通过分析用户行为轨迹来了解用户习惯，进而构建用户画像，实现精准推送。然而，单一类型的数据不足以完成这一过程。例如，某些企业根据用户一段时间内的饮食数据来推送相关信息，但这种分析忽略了用户当前的健康状况、个人需求和经济能力等因素，因此转化率可能并不理想。

4. 价值密度低：大数据虽然包含海量信息，但真正有价值的数据可能只占很小一部分。从海量数据中筛选出有价值的信息是一项耗时且劳动强度大的工作。因此，大数据分析常与云计算技术相结合，因为云计算具有强大的数据处理能力。遗憾的是，目前WiFi行业中的大部分企业并不具备这种能力。以上四点既是大数据的特征，也是WiFi行业大数据变现的挑战。对于大多数WiFi企业来说，这些挑战往往需要行业内外合作来共同克服。尽管如此，大数据本身仍具有价值，WiFi企业可以通过销售数据来实现价值转化，但与多方合作获取的价值相比，这种做法所得到的价值可能相对较低。