Big Data là thuật ngữ được sử dụng để miêu tả một lượng lớn dữ liệu phức tạp và đa dạng, mà truyền thống các công cụ và phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống khó có thể xử lý hiệu quả. Big Data không chỉ liên quan đến khối lượng lớn dữ liệu mà còn bao gồm cả sự tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu, tốc độ xử lý dữ liệu và đa dạng về định dạng dữ liệu.
Big Data thường được mô tả bằng ba thuộc tính chính, được gọi là "3V": Volume (khối lượng), Velocity (tốc độ) và Variety (đa dạng).
Volume
Big Data đề cập đến khối lượng lớn của dữ liệu được tạo ra và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu này có thể là cấu trúc hoặc không cấu trúc và có thể bao gồm thông tin từ các nguồn như mạng xã hội, máy chủ web, hệ thống cảm biến, dữ liệu giao dịch và nhiều nguồn dữ liệu khác.
Velocity
Big Data cũng đề cập đến tốc độ nhanh chóng mà dữ liệu được tạo ra và phải được xử lý. Với sự phát triển của công nghệ, dữ liệu được tạo ra và truyền đi nhanh chóng hơn bao giờ hết, ví dụ như thông tin trên mạng xã hội, giao dịch tài chính hoặc dữ liệu từ các thiết bị IoT (Internet of Things).
Variety
Big Data bao gồm đa dạng về định dạng và loại dữ liệu. Dữ liệu có thể là cấu trúc, như cơ sở dữ liệu quan hệ, hoặc không cấu trúc, như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Sự đa dạng này đòi hỏi các công cụ và phương pháp mới để phân tích và tìm hiểu dữ liệu.
Big Data cung cấp tiềm năng lớn trong việc tìm ra thông tin hữu ích, mô hình dự đoán, và giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó đã tạo ra những tiến bộ lớn trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, quảng cáo, y tế, tài chính, và nhiều ngành công nghiệp khác.