《大数据时代》的作者维克托-迈尔-舍恩伯格分析，1987年全世界大概有26亿个数据点，到了2007年已经增长了100倍，并且还在继续增加，当然，大数据不只是数据点的数量多，他认为大数据主要有三个特点，即大数据由全体的、混杂的和相关的关系组成。

第一，大数据的全体性，就是要尽可能多而全的去收集和分析数据，这些数据都是和企业相关的数据，即这些数据点要和研究的对象相关。如果研究的对象只有6000个数据点，抓住6000个数据点就是大数据，因为企业掌握了所有数据。而信息化工具可以提升对大数据的洞察力，提升数据收集、分析和挖掘的速度。

第二，接受混杂的数据。在小数据时代，企业总试图收集一些非常干净的数据、高质量的数据，并且要花很多钱、很多精力来确定哪些数据是好数据、高质量数据。而大数据时代，为满足于某种大方向，我们不需要追求数据的特别精确性。当我们在宏观上“失去了精确性”，我们却可以在微观上获得准确性。

第三，数据的相关性。因为数据的更多和更混杂，它们相互的加强给我们带来了第三个巨大的转变，也是最重要的转变，从因果关系转向相关关系。大数据时代，不再从事实中寻求原因，不再问为什么，不再寻求一个松散的因果关系。比如：一人在新餐馆吃饭的时候，第二天他生病了，他马上认为是所吃的东西导致的。但从统计上来说还有可能当时他和别人握手导致，也有可能其他病毒侵入导致他腹泻，多种可能形成了一种虚幻的因果关系。这种更加客观的认识，会让这个人感到舒服。所以，大数据时代需要企业更加谦卑，更重要的是如何获得更多的洞察力，但不要以为企业可以真正地、容易地找到因果关系，而是发现了相关的关系。

维克托还表示，基于大数据的三个特点，未来很多公司都会让自己转型成为大数据公司，我们生活中的、企业活动中的很多内容都能变成数据格式，也就是数据化，当我们数据化这个世界的时候，可以使用流程把数据进行存储、分析，从中获得价值。