Big Data bezieht sich auf extrem große Datensätze, die für herkömmliche Datenverarbeitungssoftwares zu groß und zu komplex sind. Sie wird oft durch die 3 V’s charakterisiert: Volumen (große Datenmengen), Flockt (die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden) und Varietät (die Bandbreite unterschiedlicher Datentypen). Big Data wird aus einer Vielzahl von Quellen generiert, darunter soziale Medien, Sensoren und Transaktionsdaten, und kann verwendet werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen und Regierung zu unterstützen. Beispielsweise kann ein Unternehmen Big Data-Analysen verwenden, um Muster im Kundenverhalten zu identifizieren und seine Marketingbemühungen zu optimieren, oder eine Gesundheitsorganisation kann Big Data verwenden, um Trends bei Patientenergebnissen zu identifizieren und die Behandlung zu verbessern. Zur Verarbeitung und Analyse von Big Data sind häufig spezialisierte Technologien und Ansätze erforderlich, wie z. B. verteilte Computersysteme, Algorithmen für maschinelles Lernen und Data Lakes. Die Handhabung und Verarbeitung von Big Data erfordert leistungsstarke Rechenressourcen und spezialisiertes Fachwissen und kann erhebliche Investitionen erfordern.
