對于大數據有各種定義和理解，近來麻省理工學院圍繞著調研對大數據進行了總結歸納，在報告中列舉了以下幾種定義：

1.Gartner：2001年，meta(現在Gartner)在一份報告指出，數據規模日益擴大，數據快速增長，數據格式變化，帶動就業形式的變化。這份報告早就采用 “數據挖掘”這個術語，并用了3個V進行概括：Volume, Velocity and Variety(數量、速度和類型多樣)，有時甚至包括第四個V：veracity(可信性)，用于確認問題的可信任和不確定性。

2.甲骨文：大數據是從傳統關系型數據庫驅動的業務決策價值推導，增加了新的非結構化數據分析。

3.英特爾：大數據存在于組織每周所產生平均300 TB數據中，數據分析最常用的數據類型是關系數據庫所存儲的業務交易數據，其次是文件、電子郵件、傳感器數據、博客和社交媒體。

4.微軟：大數據更多用來描述處理所需要的強大計算能力——最新的機器學習和人工智能——數量巨大且非常復雜的信息。

5. 集成知識環境(MIKE)開源代碼項目的一種方法： MIKE提出，大數據不僅是數據集函數而且非常復雜。因此，它是定義為大數據數據集的高度排列和交互。

6.美國國家標準與技術研究所：大數據是 “超容量或超過常規方法和系統容量”的數據，換句話說，所謂“大”的概念是相對于現行標準計算而言的。

對此，你將如何定義大數據?