2001年，高德納分析員道格·萊尼在一份與其2001年的研究相關的演講中指出，數(shù)據增長有三個方向的挑戰(zhàn)和機遇：量（Volume），即數(shù)據多少；速（Velocity），即資料輸入、輸出的速度；類（Variety），即多樣性。

在萊尼的理論基礎上，IBM提出大數(shù)據的4V特征，得到了業(yè)界的廣泛認可。第一，數(shù)量（Volume），即數(shù)據巨大，從TB級別躍升到PB級別；第二，多樣性（Variety），即數(shù)據類型繁多，不僅包括傳統(tǒng)的格式化數(shù)據，還包括來自互聯(lián)網的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等；第三，速度（Velocity），即處理速度快；第四，真實性（Veracity），即追求高質量的數(shù)據。雖然不同學者、不同研究機構對大數(shù)據的定義不盡相同，但都廣泛提及了這4個基本特征。

大容量

天文學和基因學是最早產生大數(shù)據變革的領域。2000年，斯隆數(shù)字巡天項目啟動時，位于新墨西哥州的望遠鏡在短短幾周內搜集到的數(shù)據已經比天文學歷史上總共搜集的數(shù)據還要多；在智利的大型視場全景巡天望遠鏡一旦于2016年投入使用，其在5天之內搜集到的信息量將相當于前者10年的信息檔案。2003年，人類第一次破譯人體基因密碼時，用了10年才完成了30億對堿基對的排序；而在10年之后，世界范圍內的基因儀15分鐘就可以完成同樣的工作量。

伴隨著各種隨身設備、物聯(lián)網和云計算、云存儲等技術的發(fā)展，人和物的所有軌跡都可以被記錄，數(shù)據因此被大量生產出來。移動互聯(lián)網的核心網絡節(jié)點是人，不再是網頁。人人都成為數(shù)據制造者，短信、微博、照片、錄像都是其數(shù)據產品；數(shù)據來自無數(shù)自動化傳感器、自動記錄設施、生產監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、交通監(jiān)測、安防監(jiān)測等；來自自動流程記錄，刷卡機、收款機、電子不停車收費系統(tǒng)，互聯(lián)網點擊、電話撥號等設施以及各種辦事流程登記等。大量自動或人工產生的數(shù)據通過互聯(lián)網聚集到特定地點，包括電信運營商、互聯(lián)網運營商、政府、銀行、商場、企業(yè)、交通樞紐等機構，形成了大數(shù)據之海。

我們周圍到底有多少數(shù)據？數(shù)據量的增長速度有多快？許多人試圖測量出一個確切的數(shù)字。

2011年，馬丁·希爾伯特和普里西利亞·洛佩茲在《科學》上發(fā)表了一篇文章，對1986 ~2007年人類所創(chuàng)造、存儲和傳播的一切信息數(shù)量進行了追蹤計算。其研究范圍大約涵蓋了60種模擬和數(shù)字技術：書籍、圖畫、信件、電子郵件、照片、音樂、視頻（模擬和數(shù)字）、電子游戲、電話、汽車導航等。