2001年，高德纳分析员道格·莱尼在一份与其2001年的研究相关的演讲中指出，数据增长有三个方向的挑战和机遇：量（Volume），即数据多少；速（Velocity），即资料输入、输出的速度；类（Variety），即多样性。
在莱尼的理论基础上，IBM提出大数据的4V特征，得到了业界的广泛认可。第一，数量（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，多样性（Variety），即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；第三，速度（Velocity），即处理速度快；第四，真实性（Veracity），即追求高质量的数据。虽然不同学者、不同研究机构对大数据的定义不尽相同，但都广泛提及了这4个基本特征。
大容量
天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域。2000年，斯隆数字巡天项目启动时，位于新墨西哥州的望远镜在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多；在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用，其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。2003年，人类第一次破译人体基因密码时，用了10年才完成了30亿对碱基对的排序；而在10年之后，世界范围内的基因仪15分钟就可以完成同样的工作量。
伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来。移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页。人人都成为数据制造者，短信、微博、照片、录像都是其数据产品；数据来自无数自动化传感器、自动记录设施、生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等；来自自动流程记录，刷卡机、收款机、电子不停车收费系统，互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海。
我们周围到底有多少数据？数据量的增长速度有多快？许多人试图测量出一个确切的数字。
2011年，马丁·希尔伯特和普里西利亚·洛佩兹在《科学》上发表了一篇文章，对1986 ~2007年人类所创造、存储和传播的一切信息数量进行了追踪计算。其研究范围大约涵盖了60种模拟和数字技术：书籍、图画、信件、电子邮件、照片、音乐、视频（模拟和数字）、电子游戏、电话、汽车导航等。
