根據馬的說法，天文學和遺傳學是第壹個產生大數據變化的領域。2000年，當斯隆數字巡天項目啟動時，新墨西哥州的望遠鏡在短短幾周內收集的數據比天文學歷史上收集的數據總和還要多。智利的大型全景巡天望遠鏡壹旦在2016年投入使用，它5天收集的信息量將相當於前10年的信息文件。
第二，多樣性
隨著傳感器、智能設備和社交協作技術的快速發展，組織中的數據變得更加復雜，因為它不僅包含傳統的關系數據，還包含來自網頁、互聯網日誌文件(包括點擊流數據)、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統的傳感器數據等的原始、半結構化和非結構化數據。
第三，速度快
1.對於快速來說還是太長了。越來越多的數據挖掘趨向前端，即提前感知和預測，直接提供客戶端需要的個性化服務。比如，對於大多數商品來說，尋找顧客“聯系人”的最佳時機不是結賬之後，而是顧客還在提著籃子購物的時候。
2.電商網站可以從點擊流、瀏覽歷史、行為(比如放入購物車)中發現客戶實時的購買意向和興趣，並據此推送商品，這就是“快”的價值。
第四，真實性
1.數據的重要性在於對決策的支持。數據的規模並不能決定它是否能幫助決策。數據的真實性和質量是獲得真實知識和想法的最重要因素，也是做出成功決策的最堅實基礎。
2.大數據只是互聯網發展到現階段的壹種表征或特征。沒有必要將其神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新背景下，這些原本難以收集和使用的數據開始被輕松使用。通過各行各業的不斷創新，大數據將逐漸為人類創造更多的價值。