1. 縫包機的數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理，有***客戶的縫包機耗材用完了，就可以為其它備貨在客戶***時間能收到貨。

2. 縫包機配件與耗材要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。

3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4. 價值密度低，由于數據采集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。像縫包機這個行業，有大數據來支持，當機器開始使用，縫包機耗材配件使用情況，使用壽命時間。