1. 크기(Volume)

- 일반적으로 수십 테라바이트(terabyte) 혹은 수십 페타바이트(petabyte) 이상이 빅데이터의 범위에 해당

- 1 테라바이트는 1024 기가바이트(gigabyte)

- 1 페타바이트는 1024 테라바이트

- 1 페타바이트는 6 기가바이트 DVD 영화를 17만 4천 편 담을 수 있는 용량

- 빅데이터는 기존 파일 시스템에 저장하기 어려울 뿐 아니라 데이터 분석을 위해 사용하는 기존 DW 같은 솔루션에서 소화하기 어려울 정도로 급격하게 데이터의 양이 증가하고 있음

- 이러한 문제를 극복하려면 확장 가능한 방식으로 데이터를 저장하고 분석하는 분산 컴퓨팅 방식으로 접근해야 함

- 현재 분산 컴퓨팅 솔루션에는 구글의 GFS, 아파치의 하둡 등이 있음

- 대용량 병렬 처리 데이터베이스로는 EMC의 GreenPlum, HP의 Vertica, IBM의 Netezza, 테라데이터의 Kickfire 등이 있음

2. 속도(Velocity)

- 빅데이터의 속도적인 특징은 크게 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나눌 수 있음

- 오늘날 디지털 데이터는 매우 빠른 속도로 생성되기 때문에 데이터의 수집, 저장, 분석 등이 실시간으로 처리돼야 함

- 모든 데이터가 실시간 처리만을 요구하는 것은 아님

- 수집된 대량의 데이터를 다양한 분석 기법과 표현 기술로 분석해야 하는데, 이는 장기적이고 전략적인 차원에서 접근할 필요가 있음

- 통계학과 전산학에서 사용하는 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등이 분석 기법에 해당함

3. 다양성(Variety)

- 데이터는 정형화 정도에 따라 정형(Structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructured)으로 구분

- 정형 데이터는 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미하며, 일정한 형식을 갖추고 있음

- 반정형 데이터는 고정된 필드로 저장되지는 않지만, XML 이나 HTML 같이 메타데이터나 스키마 등을 포함

- 비정형 데이터는 고정된 필드에 저장되지 않는 데이터를 의미함. 사진, 동영상, 메신저로 주고 받은 대화 내용, 스마트폰에 기록되는 위치 정보, 통화 내용 등이 이에 해당

- 빅데이터는 비정형 데이터도 처리할 수 있어야 함