關于“大數據”概念產生的來龍去脈
1.“大數據”的名稱來自于未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》
盡管“大數據”這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數據”稱頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。《自然》雜志在2008年9月推出了名為“大數據”的封面專欄。從2009年開始“大數據”才成為互聯網技術行業中的熱門詞匯。
2.最早應用“大數據”的是麥肯錫公司（McKinsey）
對“大數據”進行收集和分析的設想，來自于世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網絡平臺記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值，于是投入大量人力物力進行調研，在2011年6月發布了關于“大數據”的報告，該報告對“大數據”的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業關注。
3.“大數據”的特點由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在《“大數據”時代》中提出
維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·克耶編寫的《大數據時代》中提出：“大數據”的4V特點：Volume（數據量大）、Velocity（輸入和處理速度快）、Variety（數據多樣性）、Value（價值密度低）。這些特點基本上得到了大家的認可，凡提到“大數據”特點的文章，基本上采用了這4個特點。
4.在云計算出現之后“大數據”才凸顯其真正價值
自從有了云計算服務器，“大數據”才有了可以運行的軌道，才可以實現其真正的價值。有人就形象地將各種“大數據”的應用比作一輛輛“汽車”，支撐起這些“汽車”運行的“高速公路”就是云計算。最著名的實例就是Google搜索引擎。面對海量Web數據，Google于2006年首先提出云計算的概念。支撐Google內部各種“大數據”應用的，正是Google公司自行研發的云計算服務器。
眾說紛紜的表達
《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格解釋：了解什么是“大數據”的定義非常關鍵。首先要明確的是，“大數據”并不是很大或者很多數據。根據維克托在書中的描述，“大數據”并不是一部分數據樣本，而是關于某個現象的所有數據。第二點，由于掌握了關于某個現象的所有數據，那么在統計時就能接受更多不準確的信息。第三，“大數據”的分析著重在了解“什么”而不是“為什么”。比如人們可以通過各種相關數據來了解未來將會發生什么，而不是這些事情發生的原因。要探尋原因會更難，很多時候，知道會發生什么已經足夠了。以上這些就是“大數據”的核心，有足夠多的數據，允許數據中存在不準確的信息和不去探尋事件發生的原因而是探尋會發生什么事件。
維基百科對“大數據”的解讀是：“大數據”（Big data），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。
百度百科對“大數據”的定義為：“大數據”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
傳媒專家劉建明教授認為：“大數據”同信息是不可分離的，是指信息浩大數量的統計與技術運作。作為人類認知社會方法的一次飛躍，“大數據”技術將給企業運營、政府管理和媒體傳播的科學化創造有效機制。
“大數據”的基本判斷標準
什么樣的數據才是“大數據”？透過層層的迷霧和眾說紛紜，可以講：有了云計算服務器才有了“大數據”應用的價值。
維克托曾說過：“假設你要測量一個葡萄園的溫度，但是整個葡萄園只有一個溫度測量儀，那你就必須確保這個測試儀是精確的而且能夠一直工作。反過來，如果每100棵葡萄樹就有一個測量儀，有些測試的數據可能會是錯誤的，也可能會更加混亂，但眾多的讀數合起來就可以提供一個更加準確的結果。因為這里面包含了更多的數據，而它提供的價值不僅能抵消掉錯誤數據造成的影響，還能提供更多的額外價值。現在想想增加讀數頻率的這個事情。如果每隔一分鐘就測量一下溫度，十次甚至百次的話，不僅讀數可能出錯，連時間先后都可能搞混。試想，如果信息在網絡中流動，那么一條記錄很可能在傳輸過程中被延遲，在其到達的時候已經沒有意義了，甚至干脆在奔涌的信息洪流中徹底迷失。雖然得到的信息不再準確，但收集到的數量龐大的信息讓我們放棄嚴格精確的選擇變得更為劃算……為了高頻率而放棄了精確性，結果觀察到了一些本可能被錯過的變化。雖然如果能夠下足夠多的工夫，這些錯誤是可以避免的，但在很多情況下，與致力于避免錯誤相比，對錯誤的包容會帶來更多好處。為了規模的擴大，我們接受適量錯誤的存在。”其中描述葡萄園測量儀采集的數據就是大數據。大數據實質上是全面、混雜的并且具有數據量大、輸入和處理速度快、數據多樣性、價值密度低特點的數據。
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