Der Begriff „Big Data“ beschreibt die Menge an strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten, die in einem Unternehmen, einer Organisation oder in der Gesellschaft gesammelt werden. Diese Datenmengen sind so groß und komplex, dass traditionelle Datenanalysemethoden nicht ausreichend sind, um sie zu verarbeiten, zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Typische Quellen für Big Data können beispielsweise Daten aus sozialen Medien, Kundendaten, Transaktionsdaten, Sensordaten oder auch Logdaten sein. Es können sowohl strukturierte Daten wie beispielsweise Datenbanken als auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Videos umfasst werden.

Das Ziel der Verwendung von Big Data ist es, die Datenmengen zu nutzen, um wertvolle Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen und Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und neue Geschäftschancen zu identifizieren. Hierbei kommen Technologien wie beispielsweise Machine Learning, Künstliche Intelligenz oder Data Mining zum Einsatz.

Allerdings erfordert die Verarbeitung und Analyse von Big Data spezielle Fähigkeiten, Technologien und Infrastrukturen. Daher setzen Unternehmen und Organisationen häufig auf spezialisierte Tools und Dienstleistungen, um Big Data effektiv zu nutzen und zu verarbeiten.