בארגונים נוצרות כמויות אדירות של מידע עקב שימוש בתוכנות ואפליקציות שונות, גם בפנים וגם מחוץ לארגון. כאשר מדברים על ביג דאטה מתכוונים למעשה לכל המידע הזה, המגיע למשל ממכונות ורצפות ייצור, מתקשורת מול לקוחות, מניהול מלאי ורכש, מפעילות באינטרנט וכן הלאה – אך המידע אינו מאורגן מבחינת איכותו והיכולת להסיק ממנו מסקנות מדויקות ואפקטיביות.
המידע אינו יציב או אמין, מגוון מאוד ובנפחים גדולים, ומצטבר מהר מאוד בארגון. לפיכך, קיימת חשיבות עליונה לניתוח של המידע באופן אופטימאלי, דבר המעניק יתרון עצום לארגון, אולם הבעיה היא שמדובר במידע המגיע ממקורות שונים בלי תבנית אחידה, ולארגון אין כלים יעילים לאחסון וניתוח שלו.
על כן, בשנים האחרונות מתפתח מאוד התחום של עיבוד נתונים גדולים, זיהוי של תבניות, והוצאת משמעות מתוך הנתונים. כידוע, מדובר במידע שנשמר בענן ועל שרתים שונים של הארגון, ויש צורך במערכת מתקדמות מאוד שיכולות לעמוד בקצב עדכון הנתונים, לסנן ולתעדף אותם, לנתח ולאפשר הוצאות מסקנות ותובנות. כיום, ההתפתחות הטכנולוגית כבר מאפשרת לעשות זאת ונמצאת בשימוש בקשת רחבה של מגזרים, כמו בתעשייה, במחקר ובמדע, בלומת הסייבר ואצל ארגונים ביטחוניים, במנועי חיפוש ברשת ועוד.
להוציא מסקנות מהנתונים
למעשה, הבעיה המרכזית היא כיצד לשלוף את המידע באופן מהר ובדרך ברורה ומובנת לכל הנודעים בדבר, שגם יכולים להציב שאילתות ולקבל תשובות מהירות. זאת, כאשר קיים מידע כמעט בלתי נדלה ומתעדכן תדיר. לשם כך קיימים אלגוריתמים ו- "לימוד מכונה" המסוגלים לעמוד בקצב ובדרישות העבודה, בדגש על בינה עסקית ובינה מלאכותית, אך לא רק. התחום של בינה עסקית עוסק בדיוק ביכולת לבצע ניתוחי עסקיים משמעותיים ורלוונטיים על כמויות מידע מאוד גדולות, כאשר בשנים האחרונות פותחו מספר כלים מתקדמים המעניקים מענה מצוין.
התובנה הזו כבר קיימת בלא מעט ארגונים, הבונים מערכות BI עם אנשים מקצוע בעלי הכשרה מתאימה. המטרה היא לבסס גוף מקצועי היודע כיצד בונים תשתית שאוספת ומאחסנת את הנתונים, מבצעת עליהם ניתוחים מתקדמים, ואפילו מנבאת תוצאות עתידיות על סמך היסטוריית המידע. כך ניתן לקבל תובנות המאפשרות קבלת החלטות עסקיות יותר חכמות. בין היתר, על העוסקים במלאכה נמנים מהנדסי נתונים, שבונים ומתחזקים תהליכים של שינוע נתונים, החל במקורות המידע, דרך השכבות ועד למחסני נתונים שניתן לבצע עליהם תחקור. כמו כן, במלאכה עוסקים מדעני נתונים שמשתמשים בכלים מתקדמים כגון אלגוריתמים ולמידה עמוקה על מנת לבצע חיזוי נתונים עתידי המתבסס על היסטוריית הנתונים.
