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根據Hortonworks公司戰略副總裁Shaun Connolly的說法，過去的資料大部分是人工手記下來的交易紀錄（Transactions），現在則是機器替我們記錄下來的交易資料；除此之外，還有人們跟事物、企業間的互動資料（Interactions），例如人們在網路上點擊網頁跟連結的紀錄；最後則是機器自動生成、累積下來的觀察資料（Observations），例如智慧型家居產品記錄下來的室溫變化等。
因此Shaun Connolly定義大數據是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態。
(右圖片來源：擷取自Contents of above graphic
created in partnership with Teradata, Inc.)
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SAP公司的高管Steve Lucas不以資料型態來看待大數據，而是以intent跟timing。在過去，企業收集到的資料只能在事情發生後引以為鑒，但現在企業收集到的是「新訊號」，可以在事情發生前得到前兆跟提示，進而做出行動來影響事情結果。例如某品牌廣告在社群網站上的「讚」數、點閱率如果跌落谷底，公司便可以預期接下來產品銷售量一定也會慘不忍睹；同樣的情形在過去時，公司所得到的數據就是產品發售後的銷售量。
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根據「451 Research」的數據專家Matt Aslett，他將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」，這個說法也受到許多人的贊同，因為多半提起大數據時，都是在討論這些以前無法分析處理、囊括其中的資料。
其實他在文中並不是用Big Data一字，而是使用「Dark Data（暗數據）」。事實上許多公司都使用暗數據這個字，因為當資料變「暗」了，便表示一個漏掉的訊息、錯失的機會，在企業策略中留下一個盲點。一直以來，各企業雇用數據專家的目的就是希望能「點亮」這些暗數據（illuminate the Dark Data），觀察到以前不曾注意過的趨勢、做出更全面的考量。
因此，SAP曾經做過一個調查顯示，將近76%的企業高管們視大數據為「機會」。個人也滿喜歡這個觀點，畢竟現在各公司在推動大數據的原因，就是希望能掌握全面的訊息、把握住這些機會！
著名的攝影師和出版人，前《Time（時代）》、《Life（生活）》、《National Geographic（國家地理）》雜誌攝影師，負責過有史以來最大攝影項目的Rick Smolan，在他的著作《大數據的人性面孔》（The Human Face of Big Data）一書中，則給了大數據一個最完美的哲學定義 ：「大數據是幫助地球建構神經系統的一個過程，在這系統中，我們（人類）不過是其中一種感測器。」
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