Big Data melibatkan proses pembuatan data, penyimpanan, penggalian informasi, dan Konsep big data sendiri
mulai disampaikan oleh analis industri bernama Doug Laney. Beliau menyampaikan
konsep bahwa big data itu terdiri dari tiga bagian penting yaitu volume,
kecepatan, dan variasi.

• Volume/ukuran, Banyak faktor
  yang mempengaruhi peningkatan jumlah data yang beredar seperti data berkas
  transaksi yang disimpan bertahun tahun lamanya, lalu juga seperti data
  tentang akun yang berada pada media sosial, adanya data tentang chace yang
  ada  pada mesin-mesin pabrik yang disimpan, dan masih banyak lagi.
  Sebetulnya  permasalahan tentang membludaknya volume data ini sudah
  ada sejak dulu, dan solusipun telah diterapkan dengan mengurangi biaya
  yang harus dikeluarkan untuk melakukan penyimpanan data. Tetapi seiring
  dengan berjalannya waktu, masalah lain muncul. Yaitu tentang bagaimana
  cara untuk mengolah data yang begitu banyak sampai  bisa menghasilkan
  sebuah nilai yang berarti.  Volume data juga terus meningkat dan
  belum pernah terjadi sampai sehingga ini sehingga tidak dapat diprediksi
  jumlah pasti dan juga ukuran dari data sekitar lebih kecil dari petabyte
  sampai zetabyte. Dataset big data sekitar 1 terabyte sampai 1 petabyte
  perperusahaan jadi jika big data digabungkan dalam sebuah organisasi /
  group perusahaan ukurannya mungkin bisa sampai zetabyte dan jika hari ini
  jumlah data sampai 1000 zetabyte, besok pasti akan lebih tinggi dari 1000
  zetabyte. Pada tahun 2000 lalu, PC biasa pada umumnya memiliki kapasitas penyimpanan sekitar 10 gigabytes. Saat ini, Facebook menyedot sekitar 500 terabytes data baru setiap harinya; sebuah pesawat Boeing 737 menghasilkan sekitar 240 terabytes data penerbangan dalam satu penerbangan melintasi Amerika; makin menjamurnya penggunaan ponsel pintar (smartphone), bertambahnya sensor-sensor yang disertakan pada perangkat harian, akan terus mengalirkan jutaan data-data baru, yang terus ter-update, yang mencakup data-data yang berhubungan dengan lingkungan, lokasi, cuaca, video bahkan data tentang suasana hati si pengguna ponsel pintar.

•  Variety/ragam, volume
  data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu cepat
  sehingga sulit bagi kita untuk mengelola hal tersebut. Untuk proses dalam
  waktu sensitif seperti penangkapan penipuan, data yang besar harus
  digunakan sebagai aliran ke dalam suatu perusahaan untuk memaksimalkan
  nilainya.  Berbagai jenis data dan sumber data. Variasi adalah
  tentang mengelolah kompleksitas beberapa jenis data, termasuk structured
  data, unstructured data dan semi -structured data. Organisasi perlu
  mengintegrasikan dan menganalisis data dari array yang kompleks dari kedua
  sumber informasi Traditional dan non traditional informasi, dari dalam dan
  luar perusahaan. Dengan begitu banyaknya sensor, perangkat pintar (smart device)
  dan teknologi kolaborasi sosial, data yang dihasilkan dalam bentuk yang
  tak terhitung jumlahnya,  termasuk text, web data, tweet, sensor
  data, audio, video, click stream, log file dan banyak lagi.

• Velocity/kecepatan, Bagian ini
  merupakan tantangan yang cukup berat bagi sebagian besar perusahaan.
  Karena mereka berurusan dengan waktu, jadi mereka harus mengelola data
  yang ada yang begitu banyaknya dengan cepat atau bahkan hampir mendekati
  kata real -time. Kecepatan atau velocity mereferensi kepada peningkatan pengumpulan
  data dan seberapa cepat data yang dikumpulkan harus dievaluasi dan
  diaplikasikan untuk meningkat.  Clickstreams maupun ad impressions mencatat perilaku pengguna Internet dalam jutaan event per detik; algoritma jual-beli saham dalam frekwensi tinggi dapat mencerminkan perubahan pasar dalam hitungan microseconds; proses-proses yang melibatkan hubungan antara suatu mesin dengan mesin lainnya telah melibatkan pertukaran data antar jutaan perangkat; peralatan sensor dan perangkat-perangkat pada infrastruktur menghasilkan log data secara real time; sistem game online dapat melayani jutaan pengguna secara bersamaan, yang masing-masing memberikan sejumlah input per detiknya..selain 3 hal tersebut
  ada 2 hal lain yang penting, yaitu:

• Variabilitas, arus
  data dalam periode tertentu kadang tidak konsisten sehingga variabilitas
  menjadi salah satu bagian penting. Contohnya ada pada media sosial. Di
  media sosial pasti akan ada tren tertentu yang muncul dadakan. Tren
  tersebut periodenya berbeda-beda, bisa harian, mingguan, maupun bulanan.
  Beban puncak data yang seperti itu sangat memerlukan analisis big data.
• Kompleksitas, adanya
  big data mampu mengatasi banyaknya data yang perlu dicocokkan,
  dihubungkan, diubah ataupun dibersihkan. Data perlu diperlakukan demikian
  karena data berasal dari berbagai sumber yang berbeda. disitulah big data
  sangat berperan dalam mencari korelasi ataupun keterkaitan antara data
  satu dan data lainnya