雖然有多種解讀，但業界一般認為，大數據有四個“V”字開頭的特征：Volume（容量）， Variety（種類）， Velocity（速度）和最重要的Value（價值）。Volume是指大數據巨大的數據量與數據完整性。張亞勤說，IT業界所指的數據，誕生不過60多年。而一直到個人電腦普及前，由于存儲、計算和分析工具的技術和成本限制，許多自然界和人類社會值得記錄的信號，并未形成數據。幾十年前，氣象、地質、石油物探、出版業、媒體業和影視業是大量、持續產出信號的行業，但那時90%以上采用的是存儲模擬信號，難以通過計算設備和軟件進行直接分析。擁有大量資金和人才的政府和企業，也只能把少量最關鍵的信號，進行抽取、轉換、裝載到數據庫中。

張亞勤認為，盡管業界對達到怎樣的數量級才算是大數據并無定論，但在很多行業的應用場景里，數據集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。Variety則意味著要在海量、種類繁多的數據間發現其內在關聯?；ヂ摼W時代，各種設備通過網絡連成了一個整體。進入以互動為特征的Web2.0時代，個人計算機用戶不僅可以通過網絡獲取信息，還成為了信息的制造者和傳播者。這個階段，不僅是數據量開始了爆炸式增長，數據種類也開始變得繁多。

“這必然促使我們對海量數據進行分析、處理和集成，找出原本看來毫無關系的那些數據的‘關聯性’，把似乎沒有用的數據變成有用的信息，以支持我們做出的判斷?！睆垇喦谡f。

Velocity可以理解為更快地滿足實時性需求。數據的實時化需求正越來越清晰。對普通人而言，開車去吃飯，會先用移動終端中的地圖查詢餐廳的位置，預計行車路線的擁堵情況，了解停車場信息甚至是其他用戶對餐廳的評論。吃飯時，會用手機拍攝食物的照片，編輯簡短評論發布到微博或者微信上，還可以用LBS（基于位置的服務）應用查找在同一間餐廳吃飯的人，看有沒有好友在附近……

張亞勤說，如今，通過各種有線和無線網絡，人和人、人和各種機器、機器和機器之間產生無處不在的連接，這些連接不可避免地帶來數據交換。而數據交換的關鍵是降低延遲，以近乎實時——這意味著小于250毫秒——的方式呈獻給用戶?！暗惹懊?個‘V’更重要的，就是Value，它是大數據的最終意義——獲得洞察力和價值。”張亞勤說，大數據的崛起，正是在人工智能、機器學習和數據挖掘等技術的迅速發展驅動下，呈現這么一個過程：將信號轉化為數據，將數據分析為信息，將信息提煉為知識，以知識促成決策和行動。

目前，云計算已經普及并成為IT行業主流技術，其實質是在計算量越來越大、數據越來越多、越來越動態、越來越實時的需求背景下被催生出來的一種基礎架構和商業模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至“云”中永久保存，企業客戶根據自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT資源與服務，這些都已不是新鮮事?？梢哉f，云是一棵掛滿了大數據的蘋果樹。

大數據的出現，正在引發全球范圍內深刻的技術與商業變革。在技術上，大數據使從數據當中提取信息的常規方式發生了變化?！霸诩夹g領域，以往更多是依靠模型的方法，現在我們可以借用規模龐大的數據，用基于統計的方法，有望使語音識別、機器翻譯這些技術領域在大數據時代取得新的進展?！睆垇喦谡f。