當前，眾多企業都面對從四面八方涌來的數據流的沖擊。涓涓細流匯成大河，而科技企業、專家、分析師和技術顧問們紛紛將這條數據之河定義為大數據。但是，在這些眾說紛紜的大數據定義中，不乏大量的常見誤解。大量的企業都面臨著挑戰，需要辨別具有價值的數據流，挖掘這些價值，協助企業做出最佳決策以形成強大的競爭優勢。

"大數據"這一術語的內涵遠遠超越了"大"或是"數據"的含義。大數據的確體現為數量龐大，但它仍有更多特性有待了解。在Forrester分析師布賴恩。霍普金斯（Brian Hopkins）和鮑里斯。埃韋爾松（Boris Evelson）撰寫的《首席信息官，請用大數據擴展數字視野》報告中，他們提出大數據的4項典型特征——海量（Volume）、多樣性（Variety）、高速（Velocity）和易變性（Variability）。下文將簡要介紹這些特性，并重點闡述大數據對前瞻性商界領袖的重大意義。

海量

企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。

此外，各種意想不到的來源都能產生數據。例如，從巴塞羅那至沙特首府利雅得的單程航行中，一架商用噴氣飛機上收集的傳感器數據量將超過1PB.當用一次飛行的數據量乘以每天所有飛行的航班數，數據總量將非常驚人。

多樣性

一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。

高速

高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。

根據IMS Research研究機構關于數據創建速度的調查，通過跟蹤可聯