The European Commission is funding the 2-year-long Big Data Public Private Forum through their Seventh Framework Program to engage companies, academics and other stakeholders in discussing big data issues. وتقوم المفوضية الأوروبية علي مدار عامين بتمويل منتدي القطاعين العام والخاص للبيانات الضخمة من خلال برنامجهم السابع لإشراك الشركات والأكاديميات وغيرهم من أصحاب المصلحة في مناقشة قضايا البيانات الضخمة.
Advancements in big data analysis offer cost-effective opportunities to improve decision-making in critical development areas such as health care, employment, economic productivity, crime, security, and natural disaster and resource management. من ناحية، فإن ظهور البيانات الضخمة يوفر احتماليات فعالة من حيث التكلفة لتحسين عملية صنع القرار في مجالات التنمية الحيوية مثل الرعاية الصحية، العمالة، الإنتاجية الاقتصاد، الجريمة والأمن، الكوارث الطبيعية وإدارة الموارد.
Increasingly, questions have arisen about the use of personal data for targeted advertising, sharing data with external parties and reusing personal data within big data by large technology giants, such as Amazon, Apple, Facebook, Google, and Yahoo. ظهرت أسئلة بخصوص استخدام المعلومات الشخصية في الإعلانات الموجهة ومشاركة البيانات مع أطراف خارجية وإعادة استخدام المعلومات الشخصية داخل بيانات ضخمة من خلال عمالقة التكنولوجيا مثل أمازون وأبل وفيسبوك وجوجل وياهو.
Researcher Danah Boyd has raised concerns about the use of big data in science neglecting principles such as choosing a representative sample by being too concerned about handling the huge amounts of data. لقد أثار دانا بويد عدة مخاوف حول استخدام البيانات الضخمة في العلم، ولكنه أغفل عدة مبادئ مثل اختياره لعينة متمثلة في عدد من الأشخاص القلقين جداً من التعامل في الواقع مع كميات ضخمة من البيانات.
Much in the same line, it has been pointed out that the decisions based on the analysis of big data are inevitably "informed by the world as it was in the past, or, at best, as it currently is". وفي نفس السياق، فقد تم الإشارة إلي أن القرارات المستندة علي تحليل البيانات الضخمة تُعد حتمية "فقد عرفناها من العالم مثلما حدثت بالماضي، أو في أحسن الأحوال عرفناها كما هي حالياَ .
The increasing availability and circulation of big data are driving a proliferation of new metrics for scholarly authority, and there is lively discussion regarding the relative usefulness of such metrics for measuring the value of knowledge production in the context of an "information tsunami". تؤدي زيادة توافر البيانات الضخمة وتداولها إلى زيادة انتشار مقاييس جديدة للقوة العلمية، وهناك نقاش دائم بشأن الفائدة النسبية لمثل هذه المقاييس التي تقيس قيمة الإنتاج المعرفي في سياق ما يسمى تسونامي المعلومات.
Whereas once the problems posed by big data were only found in the scientific community, today big data is a problem for many businesses that operate transactional systems online and, as a result, amass large volumes of data quickly. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا في المجتمع العلمي ، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تقوم بتشغيل أنظمة المعاملات عبر الإنترنت ، ونتيجة لذلك ، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
Whereas once the problems posed by big data were only found in the scientific community, today big data is a problem for many businesses that operate transactional systems online and, as a result, amass large volumes of data quickly. في حين أن المشكلات التي تطرحها البيانات الضخمة لم تكن موجودة إلا في المجتمع العلمي ، فإن البيانات الكبيرة اليوم تمثل مشكلة للعديد من الشركات التي تقوم بتشغيل أنظمة المعاملات عبر الإنترنت ، ونتيجة لذلك ، تجمع كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
Integration across heterogeneous data resources—some that might be considered big data and others not—presents formidable logistical as well as analytical challenges, but many researchers argue that such integrations are likely to represent the most promising new frontiers in science. فالتكامل بين موارد البيانات الغير متجانسة – يمكن أن يعتبره البعض "بيانات ضخمة" وقد لا يعتبره البعض كذلك – وهو ما يمثل تحديات لوجستية وتحليلية هائلة، ولكن العديد من الباحثين يرون أن مثل هذه التكاملات من المحتمل أن تمثل الحدود الجديدة الواعدة في مجال العلوم.
CyberGIS attempts to move beyond traditional scientific and technical constraints within conventional GIS by innovating compute- and data-intensive cyber environments, exploiting spatiotemporal characteristics inherent in various scientific domains, and using big data and high-performance computing approaches to collaborative problem solving. يحاول علم ونظم المعلومات الجغرافية الإلكترونية تجاوز القيود العلمية والتقنية التقليدية في نظم المعلومات الجغرافية التقليدية من خلال ابتكار بيئات الإنترنت الحوسبية والبيانات المكثفة ، واستغلال الخصائص الزمانية المكانية المتأصلة في مختلف المجالات العلمية ، واستخدام البيانات الكبيرة وطرق الحوسبة عالية الأداء لحل المشكلات التعاوني.