到底要用多少個“V”來描述大數據呢？2001年的一份研究報告顯示，大數據有三維屬性：容量（volume）、速度（volocity）以及類型（variety）。在此之后，人們又添加了新的屬性，即精確性（veracity），缺乏精確性的數據毫無意義與價值性（例如數據的價值隨時間推移呈下行趨勢）。然而，盡管供應商們嘗試各種手段在這熱門潮流中撈金，關于大數據的定義卻仍然模糊。所以，我們不妨再給它一條“V”描述，也就是“Vague”。

　　盡管有關大數據的炒作不斷，其真實性卻是不可置疑的。像開源軟件Apache Hadoop分布式文件系統越來越為人們接受。據Hadoop數據分析公司Karmasphere的調查，26%機構已經開始使用它，還有45%的機構正在認真考慮。另一項由Tachaisle在市場中端企業間進行的調查發現，18%的機構正投資大數據，還有25%的機構正計劃投資。預計對于大數據的年投入將于2016年超過36億美元，這僅僅是來自中端企業的數據。

　　不管真實與否，不可否認的是已經有部分公司認為大數據能成為數據分析有效的、低成本的解決方案。正如數據整合公司Informatica的首席執行官Sohaib Abbasi所言，許多大數據公司“正在大力宣傳他們自己的技術”。

　　業內人士指出，從分析師的角度看世界，你發現世界很復雜。現在我們有6種分析方法從傳統的數據倉庫中獲取數據；或從專用分析數據庫獲取數據，如MC Pivotal，Greenplum；或從內存數據庫，如SAP HANA獲取數據；或從Hadoop獲取數據，這是目前最熱門的數據技術。此外，還可以從云網得到服務。每一個供應商都在竭力宣傳自己的優勢，讓人們相信他們能夠勝任所有任務。

　　需要明確的是數據分析僅僅是大數據項目中的一部分。若要在Hadoop中分析數據，必須將數據載入Hadoop中。若要讓那些數據與生產數據同步，又必須將數據從Hadoop中轉移到另一個系統。忽視了這一關鍵點，對于任何企業而言都是極不明智的。

　　未來，人們希望集成來自多渠道的數據，并希望在不同的系統中對這些數據進行分析。過去，我們稱這種做法為ETL——即抽取、轉換與加載。預計在不久的將來，BDI（大數據集成）將成為大數據領域中的新興熱點。