大数据是一个比较抽象的概念，关于大数据的概念目前还尚无统一的定义。被誉为“大数据商业应用第一人”的舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘背后的关系，从而预测事件背后发生的概率。我国知名信息管理专家涂子沛在其《大数据》一书中论述了摩尔定律、云计算、数据挖掘、普适计算和社交媒体是如何共同作用促成大数据出现的。他认为，大数据中的“大”是虚指，指的是人类有能力发现数据中蕴藏的大价值。

大数据概念常常被等同于“海量数据”“超大规模数据”术语进行表述，然而其内涵大大超出了传统的数据形态，也超出了现有技术手段的处理能力。

著名研究机构高德纳咨询公司（Gartner）对大数据的定义为大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

全球著名管理咨询公司麦青锡（Mc Kinsey）将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。(www.daowen.com)

在诸多大数据的定义中最具代表性的是3V定义，即大数据需满足三个特点：一是规模性（volume），即数据体量巨大；二是多样性（variety），即数据类型繁多，如文本、图片、音频、视频等；三是高速性（velocity），即更新、处理速度快。此外，国际数据公司（IDC）认为大数据还应具有价值性（value），即具有很高的商业价值。IBM公司则认为大数据必须具有真实性（veracity）等。

总之，对大数据概念的界定与认知，可以3V为基础，并可适当考虑4V或5V特性。“大数据”一词最早出现在20世纪80年代，当时美国著名的未来学家阿尔温·托夫勒曾预言：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”