Big Data là các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp. Những tập dữ liệu lớn này có thể bao gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights. Các giải pháp Big Data cung cấp các công cụ, phương pháp và công nghệ được sử dụng để nắm bắt, lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu trong vài giây để tìm mối quan hệ và hiểu biết về cải tiến và lợi ích cạnh tranh mà trước đây không có.Big Data trên thực tế đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp.

Big Data được mô tả bởi những đặc trưng sau:

Volume (Dung lượng)

Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ. Kích thước của dữ liệu xác định giá trị và tiềm năng insight- và liệu nó có thể thực sự được coi là dữ liệu lớn hay không.

Variety (Tính đa dạng)

Các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và các kiểu dữ liệu cũng có rất nhiều cấu trúc khác nhau.

Velocity (Vận tốc)

Trong trường hợp này nghĩa là tốc độ các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển.

Veracity (Tính xác thực)

Chất lượng của dữ liệu thu được có thể khác nhau rất nhiều, ảnh hưởng đến sự phân tích chính xác.

Nhà máy và các hệ thống không thực-ảo có thể có một hệ thống 6C bao gồm:

• Kết nối (cảm biến và mạng)

• Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)

• Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)

• Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)

• Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)

• Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)

Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ tiên tiến (phân tích và thuật toán) để cho ra các thông tin có ý nghĩa. Ví dụ, để quản lý một nhà máy phải xem xét cả hai vấn đề hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và giải quyết các vấn đề không nhìn thấy được như sự xuống cấp của máy, mài mòn linh kiện, vv. trong nhà máy.