빅데이터는 시대적 흐름에 따라 새로 출현된 분야의 특성으로 다양한 학문적 연결고리를 가지고 있다. 통계학, 컴퓨터공학, 문헌정보학, 경영학, 디자인 등 다양한 학문의 연계성을 갖고 있으며, 이에 따라 빅데이터를 정의하는 관점도 다소 차이가 있다. 맥킨지는 빅데이터의 가장 큰 특징에 맞게 데이터의 규모에 초점을 맞추어 정의를 내리고 있으며, IDC는 업무수행하는 것에 초점, 가트너는 데이터의 활용에 초점을 맞추고 있다. 김정숙은 데이터의 양(vloume), 속도(velocity), 다양성(variety)과 같은 속성으로 빅데이터를 정의하고 있다. 빅데이터를 어떻게 정의하느냐에 따라 빅데이터를 접근하고 활용하는 내용에서 차이가 타나날 수 있으나, 이런 정의에 상관없이 데이터를 어떤 목적으로 활용할 것인가, 그리고 어떻게 가공할 것인가에 따라 빅데이터를 역으로 재정의 할 수도 있겠다. 이러한 빅데이터의 정의 이외에도 데이터 자체가 가지고 있는 유형에 따라 빅데이터의 종류를 구분하기도 한다. 고정된 필드에 저장된 데이터인가의 여부에 따라 정형(structured), 반정형(Semi-Structured), 비정형(Unstructured)로 구분된다.
빅데이터를 데이터의 규모에 중점을 둬 정의한 사람은 누구야
맥킨지