यह बड़े डेटा की उम्र है। हम जानकारी के साथ जलमग्न हो जाते हैं, और व्यवसायों को इसके मूल्य को प्रबंधित करने और निकालने की चुनौती मिलती है।
आज के बड़े डेटा का प्रवाह न केवल वॉल्यूम, विविधता और वेग पर निर्भर करता है, बल्कि जटिलता भी है। जैसा कि बिग डेटा हिस्ट्री और करंट थिंकिंग में एसएएस द्वारा पहचाना गया है, जो धाराओं का एक कारक है "कई स्रोतों से, जिससे सिस्टम में डेटा को लिंक करना, मिलान करना, साफ़ करना और बदलना मुश्किल हो जाता है।" (बड़े डेटा के बारे में अधिक जानना चाहते हैं। (बड़ा) डेटा का बड़ा भविष्य देखें।)
मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करना केवल यथासंभव अधिक डेटा एकत्र करने का प्रश्न नहीं है, बल्कि सही डेटा खोजने का भी है। यह मैन्युअल प्रक्रियाओं के साथ सभी के माध्यम से काम करना असंभव है। यही कारण है कि अधिक से अधिक व्यवसाय "डेटा कैटलॉग को डेटा तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करने के लिए बदल रहे हैं, आदिवासी डेटा ज्ञान को जानकारी को क्यूरेट करने, डेटा नीतियों को लागू करने और व्यापार मूल्य के लिए सभी डेटा को जल्दी से सक्रिय करने में सक्षम हैं।"
