Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes, complejos y variados que requieren herramientas y tecnologías especiales para su almacenamiento, gestión, procesamiento y análisis efectivos. El término "big data" se refiere no solo al tamaño de los datos, sino también a su velocidad de generación y a la variedad de tipos y formatos de datos.

El concepto moderno de Big data apareció en el informe McKensey: Big data: La próxima frontera de la innovación, la competencia y la productividad.

El procesamiento y análisis de Big Data a menudo implica el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial y machine learning, así como de sistemas distribuidos y tecnologías de almacenamiento escalables para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Algunos de los desafíos clave en el análisis de Big Data incluyen la integración de datos de múltiples fuentes, la identificación de patrones y tendencias significativos, y la gestión de la privacidad y seguridad de los datos.

Las aplicaciones de Big Data incluyen la minería de datos, la inteligencia empresarial, el análisis de redes sociales, la optimización de motores de búsqueda, la ciencia de datos y la toma de decisiones basada en datos. Ejemplos de conjuntos de datos que se consideran Big Data incluyen conjuntos de datos de sensores, transacciones financieras, registros de actividad web, registros de llamadas telefónicas, datos de redes sociales y registros de atención médica.