當前，眾多企業(yè)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(yè)、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(yè)都面臨著挑戰(zhàn)，需要辨別具有價值的數據流，挖掘這些價值，協助企業(yè)做出最佳決策以形成強大的競爭優(yōu)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(yè)面臨著數據量的大規(guī)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(guī)模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規(guī)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(chuàng)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(yōu)化的高速電腦處理器和服務器，創(chuàng)建實時數據流已成為流行趨勢。企業(yè)不僅需要了解如何快速創(chuàng)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(chuàng)建速度的調查，通過跟蹤可聯網設備的激活量，發(fā)現聯網設備增長的第二波浪潮正在加速到來。本輪增長后，將涌現更多新型可聯網設備增長的浪潮。據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。
 
易變性
 
　　大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業(yè)務數據，大數據存在不規(guī)則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟件進行分析。傳統業(yè)務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟件識別。目前，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。
 
新型分析法
 
　　“大數據”這一術語也與從數據中獲得價值所采用的分析法類型相關。由于出現從既有及新興數據類型中獲得商業(yè)智能的需求，對現有應用系統造成極大壓力，迫使企業(yè)尋求新的解決方案。創(chuàng)建新的分析應用進行多結構數據分析，通常需要進行專業(yè)資源和工具的戰(zhàn)略性投資。
 
　　對于企業(yè)，大數據既是機遇也是威脅。那些能夠管理復雜數據并從中獲得精準商業(yè)洞察力的企業(yè)將擁有超越競爭對手的重要優(yōu)勢。反之，那些不能精明管理數據的企業(yè)將在競爭中處于劣勢。