बिग डाटा "आकार" एक लगातार चलती लक्ष्य है , 2012 के आंकड़ों के कई पटाबाइट्स करने के लिए कुछ दर्जन टेराबाइट्स से लेकर के रूप में है। बिग डेटा डेटासेट कि विविध जटिल कर रहे हैं जो अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए तकनीक और एकीकरण के नए रूपों के साथ प्रौद्योगिकियों के एक सेट की आवश्यकता है और एक विशाल पैमाने भी है। बिग डाटा उच्च मात्रा,उच्च वेग,और/या उच्च किस्म जानकारी संपत्ति है जो प्रसंस्करण के नए रूपों मे बढ़ाया निर्णय लेते है,अंतर्दृष्टि की खोज और अनुकूलन प्रक्रिया को सक्षम करने की आवश्यकता मिलते है। 
एक लोकप्रिय ट्यूटोरियल मे ऐ-ईईई ऐक्सेस जर्नल में प्रकाशित,लेखकों ने बड़ा डेटा क परिभाषा तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया है:गुण परिभाषा , तुलनात्मक परिभाषा और वास्तु परिभाषा है। लेखकों को भी एक बड़े डेटा प्रौद्योगिकी नक्शा है।

2001 में एक शोध रिपोर्ट और संबंधित व्याख्यान में, एम-ई-टी-आ समूह (अब गार्टनर) विश्लेषक डौग लेनी तीन आयामी जा रहा है, यानी अंदर और बाहर की मात्रा ( डेटा की राशि) , वेग (गति डेटा की वृद्धि के रूप में डेटा विकास की चुनौतियों और अवसरों परिभाषित ) और विविधता (डेटा प्रकार और सूत्रों की रेंज)। गार्टनर, और अब इस उद्योग के ज्यादा , बड़ा डेटा वर्णन करने के लिए इस ' 3वि " मॉडल का उपयोग करने के लिए जारी है|

इस प्रकार के रूप में 2012 में, गार्टनर इसकी परिभाषा अद्यतन : "। बिग डाटा उच्च मात्रा, उच्च वेग, और / या उच्च किस्म जानकारी संपत्ति है कि प्रसंस्करण के नए रूपों बढ़ाया निर्णय लेने, अंतर्दृष्टि की खोज और अनुकूलन प्रक्रिया को सक्षम करने की आवश्यकता है " 3Vs की गार्टनर की परिभाषा अभी भी व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाता है , और एक आम सहमति से परिभाषा है कि कहा गया है कि के साथ समझौते में " बिग डाटा जानकारी संपत्ति इस तरह के एक उच्च मात्रा की विशेषता का प्रतिनिधित्व करता है , वेग और विविधता में मूल्य अपने परिवर्तन के लिए विशिष्ट प्रौद्योगिकी और विश्लेषणात्मक तरीकों की आवश्यकता होती है "।

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