“大数据”的定义是什么？

有一个吗？

我能找到的所有定义都描述了数据的大小，复杂性/多样性或速度。

维基百科的定义是我找到的唯一具有实际数字的定义

大数据量是一个不断变化的目标，从2012年开始，单个数据集中的数据量从几十TB到许多PB。

但是，这似乎与下一段引用的MIKE2.0定义相矛盾，该定义表示“大”数据可能很小，并且仅飞机上创建10GB传感器的3GB数据就可以认为是大数据。

IBM尽管说过：

大数据不仅仅是规模问题。

在定义中强调大小。

奥莱利也强调了 "volume, velocity and variety"这一点。尽管解释得很好，而且更深入，但该定义似乎是对其他定义的重新混编-当然，反之亦然。

我认为《计算机周刊》的文章标题很好地总结了许多文章“什么是大数据以及如何利用它来获得竞争优势”。

但是ZDNet 从2012年开始赢得以下大奖：

“大数据”是从IT市场的高性能计算领域中冒出来的一个流行语...如果一个人坐在十个技术供应商的演讲中，可能会提出十五个左右的不同定义。当然，每个定义都倾向于支持该供应商的产品和服务的需求。想象一下。

基本上，“大数据”在某种程度上是“大”形状或形式。

什么是“大”？目前可量化吗？

如果“大”是无法量化的，那么是否存在不仅仅依赖于一般性的定义？

没有一个。这是一个时髦的词。

关键在于，您的数据超出了传统系统的功能。数据太大，无法存储在最大的磁盘上，如果不进行特殊优化，查询会花费很长时间，网络或磁盘无法支持传入的流量，普通的旧数据视图将无法处理形状/数据大小/宽度...

基本上，您的数据超出了一些不确定的临界点，在该临界点“仅添加更多硬件”就不会削减数据。

正如Oracle链接中所指出的那样（Immad Careem评论），oracle.com / us / technologies / big-data / index.html。大数据就是一切，而不是关系数据库中存储的关系数据。在大肆宣传之前的几年，它只是“大量数据”。现在它确实在增长，并由营销人员推广成为某种特殊数据。

有几个次要原因（市场营销除外）将大数据视为真实事物。

1. Map-Reduce的发明
2. Hadoop等NOSQL技术
3. 非结构化数据类型的需求影响了传统RDBMS的某些发展
4. 可能是EMC2公司提供的一些硬件技术

以道格·兰尼（Doug Laney）的回答为出发点，我们对大数据定义列表进行了逆向工程，这些定义现已超过30种，并且越来越强大。我们的“大数据”定义列表位于此处。

我们欢迎更正，输入，图形等。

很高兴看到O'Reilly和其他人终于抓住了我们11年前首次推出的Gartner 3V大数据。作为参考，这是我2001年写的原始文章：http : //blogs.gartner.com/doug-laney/deja-vvvue-others-claiming-gartners-volume-velocity-variety-construct-for-big-data/。

Gartner最近更新的定义也认识到了价值方面：“大数据是具有大量，速度和/或多样性的信息资产，需要创新形式的信息处理以增强洞察力发现，决策和流程自动化。”

我们还开发了一种方法，可以根据技术采用方面的规定对三个矢量进行量化。但是我不能公开分享。