大数据和传统数据的主要区别体现在数据的规模、速度、多样性和价值上。传统数据通常是指结构化、规模较小且处理速度较慢的数据，一般通过关系型数据库进行管理和分析。而大数据则是指规模巨大、产生速度快、数据类型多样且具有潜在高价值的数据集。
首先，数据规模是两者最显著的区别之一。传统数据的规模通常在几个GB到几个TB之间，而大数据的规模往往达到PB甚至EB级别。这种巨大的数据量要求更高的存储和计算能力。
其次，数据的产生速度也不同。传统数据的生成速度相对较慢，例如银行交易记录、销售数据等。而大数据则是实时或近乎实时地产生，例如社交媒体上的帖子、网络日志和传感器数据等。大数据的处理需要实时或近实时的分析技术，如流处理技术。
此外，数据的多样性也是一大区别。传统数据通常是结构化的，例如表格形式的销售数据。而大数据包括结构化数据（如传统数据库中的数据）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。处理这类多样化的数据需要更复杂的数据处理技术。
最后，大数据更注重从数据中提取价值。虽然传统数据也有其价值，但大数据的分析更多地是为了发现趋势、模式和洞察，从而支持决策制定。大数据分析常常使用机器学习和人工智能技术，以从海量数据中挖掘有用的信息。
综上所述，大数据和传统数据的主要区别在于数据规模、速度、多样性和价值挖掘方式。大数据处理不仅需要强大的技术支持，还需要跨学科的合作，包括数据科学、计算机科学和业务管理等。