大數據是當前較為火爆的一個詞彙，究竟什麼是大數據、大數據的概念是怎樣的？大數據有哪些特質，大數據有哪些技術方面的要求，大數據對當前社會產生了哪些重要的影響？
國內知名大數據專家、中科院計算所博士、職品匯創始人龔才春博士對此做了詳盡的分析，他指出：「從常規定義來講，大數據就是大小超出常規資料庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的資料庫，並且也強調，不是說一定要超過特定TB的數據集才是大數據。這個定義並沒有詮釋什麼是常規的資料庫工具，也沒有詮釋大數據與數據量的關係，是一個比較原始的大數據定義。」
而國際數據公司（International Data Corporation，簡稱IDC）則從四個特徵定義大數據：數據規模龐大（Volume）、數據更新頻繁（Velocity）、數據類型多樣（Variety）和數據價值巨大（Value）。
龔博士認為，在上述四大定義的基礎上，一般偏向於再加上數據處理複雜（Complexity），構成相對完整的大數據的定義，這就是大家耳熟能詳的4V+1C。
1.數據規模龐大（Volume）
當數據規模很小時，屬於傳統的「小數據」時代的問題，已有非常成熟的數據存儲、計算、分析、呈現方案，數據模型也有非常多的研究。大數據必須是規模異常龐大的數據，只有當規模龐大時候，才有新的研究價值。
前面已經提到，大數據的大，不是說一定要超過特定TB的數據集才是大數據。由於計算能力、存儲能力、分析能力的有限，現在看起來很簡單的問題，在歷史上可能都是大數據的問題。遼瀋戰役中，司令員林彪對戰報要求很細，包括每支部隊殲敵多少、俘虜多少；繳獲的火炮、車輛多少；槍枝、物資多少……一天深夜，值班參謀正讀著一份某師上報的戰鬥繳獲報告，那是該師的下屬部隊偶然碰上的一個不大的遭遇戰，他們殲滅了一部分敵人，繳獲了一些戰利品，敵人餘部逃走。林彪聽了匯報後，立即口授命令，全力追擊從胡家窩棚逃走的那股敵人，一定要把它徹底打掉。果然活捉了國民黨新編第六軍軍長廖耀湘。這些數據在今天看來，規模非常非常小。但在當時這已經是「大數據」了，林彪懂得分析數據，從繳獲中手槍和衝鋒鎗的比例準確判斷出敵方的指揮部在胡家窩棚，這也算是大數據分析的魅力。
2.數據更新頻繁（Velocity）
我們知道摩爾定律揭示了處理器分析能力與時間的關係，也就是說，每隔18個月左右處理器的分析能力翻一番。對於一個靜止的數據集，哪怕今天我們的處理器無法處理，存儲器不好存儲。隨著技術的進步，未來可能變成非常容易處理，就像我們現在看著當年林彪分析戰報一樣，這些戰報數據的處理今天已經變得非常非常容易了，在今天已經不算「大數據」了。
大數據技術，要求我們更多地想出「巧妙」的分析辦法，提成更「優秀」的處理模型，而不能只依賴存儲能力、處理水平、網絡帶寬等硬體設備的性能改進。所以大數據技術，對分析對象要求是頻繁更新的數據集
3.數據類型多樣（Variety
傳統的關係型資料庫，無論從理論上，還是在應用上都非常成熟了。關係型資料庫一般保存格式固定、類型單一的數據，幾十年的資料庫理論、數據挖掘、數據倉庫的研究，已經有相當多的研究成果。
大數據要求我們的分析對象是異構、異質的數據集，可能包括文本、音頻、視頻等多種形式，也可能是結構化、半結構化的或無結構的。
4.數據價值巨大（Value）
如果數據沒有價值，我們就沒有分析的必要。因此，大數據要求我們處理的數據集是有巨大商業價值或社會價值的。阿里巴巴願意花巨大代價提高推薦系統的準確性，就是在於其推薦系統的準確率的提高，能大大提高平臺的交易量，從而具有非常巨大的商業價值。我們在全國部署「天眼」系統，提高大數據技術在天眼系統的分量，就是因為天眼系統分析能力的一小步提升，都能在降低犯罪率、打擊犯罪、保障人民群眾安全、信用取證等方面都有巨大的社會價值。
在Value這個層面，我們除了要求價值巨大外，我們一般會增加一點要求，那就是價值密度極低。我們常說，大數據是一個「金礦」，金礦就包含兩個方面的含義：一方面，黃金很值錢，金礦很有價值；另一方面，金礦不是金庫，幾萬頓的礦砂，也許只有幾十公斤黃金，也就是說金庫的價值密度是非常低的。大數據的價值方面的含義，也要求價值密度非常低。如果數據集中每一條數據都是非常有價值的，那也就無所謂「挖掘」了，沒有挖掘，大數據的意義也蕩然無存了。
5.數據處理複雜（Complexity）
IDC公司的大數據只有4V的特徵，我們一般偏向於增加另一個維度的要求：數據處理複雜。例如，統計中國人口的平均年齡，這個數據量是非常龐大的，有接近14億條記錄；這個數據也是動態更新的，每年都有幾千萬人出生，幾千萬死亡；這個數據集也可以是多樣的，湖南的數據可以放在mysql中，湖北的數據可以在oracle中，北京的數據可能在Txt文件中，上海的數據可能在Word文檔中；這個數據集和這個分析都是有價值的，但是平均到每一條數據，價值又非常有限。也就是說，這個問題是符合4V特徵的，但是這個問題怎麼看都「太簡單」了，年齡加起來求平均即可，不能成為真正意義上的「大數據問題」。
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