Sebbene si definiscano i big data in termini di dimensioni, il loro metro di misura è la capacità del sistema di eseguire analisi sui dati. Per questo motivo, la visione di essi può variare in base al punto di vista con cui si approccia il problema. Ad esempio, possono essere visti come “insiemi di dati le cui dimensioni superano la capacità dei tipici strumenti software di database di catturare, archiviare, gestire e analizzare”, oppure “insiemi di dati che sono così grandi (da terabyte a exabyte) e complessi (dai dati dei sensori a quelli dei social media) da richiedere tecnologie avanzate e uniche di archiviazione, gestione, analisi e visualizzazione”. Queste definizioni mostrano che, quando si pensa ai big data, sia importante mostrare soprattutto come questi vengono analizzati, più che quanti terabyte di spazio riempiono. Altre definizioni si concentrano più direttamente sui dati. Per essere classificati come big data i dati devono possedere le tre V: Volume, Varietà e Velocità. I big data non sono solo grandi, ma anche variegati;  sono disponibili in molti formati e possono essere organizzati in modo strutturato o non strutturato. La velocità invece si riferisce al tasso di generazione nel tempo. Uno dei motivi per cui vengono creati archivi di dati sempre più grandi è che in questo modo è possibile generare dati molto più rapidamente e, di conseguenza, aumentare la potenzialità dell’analisi su di essi.