大數據（Big Data）定義為何？

在2001年時，Gartner用3V定義了大數據，這三個Ｖ分別為Variety（多種類）、 Velocity（高速率）、 Volume（數量大）。

多種類代表了非結構與半結構式數據，也就是說像文字、圖像、影音等形態的資料在現在都能夠被分析。而高速率則代表了數據傳送以及更新的頻率變的更快了，這是出於網路速度的提升所達到的，現在甚至有些積極導入工業4.0科技的工廠能夠建立所謂的實時優化器（Real-time Optimizer），實時的優化整個產線的產能。最後Volume則是數據量在現代變得更加龐大的意思。

不過我們認為這個2001年所提出的思考框架，缺少一個必要的元素去完整現在大數據的本質，那就是數據來源的Versatility，多源性。 而這多源性指的就是隨著物聯網技術的成熟與普及，我們得以在各種不同的裝置上追蹤多個數據點，並實時的收集以及分析這些數據，不過不止於物聯網，現在的管理者練就了一身數據驅動的運作模式，而這個特質也導致我們想在各種不同的媒介上增加追蹤方法，以追蹤不同策略的成效。

所以像是網站就會有所謂的Cookie來了解用戶的行為模式，現在更是有業者利用自然語言技術做出了社群媒體的監控系統，來了解潛在消費者對於新產品發佈或是某些新消息的反饋為何。

當你把多種類的數據（Variety）、乘上高速率的數據（Velocity）、再乘上多源的數據（Versatility），那麼最後的總數就會非常巨量，也就是所謂的大數據。