最新技術の進歩により、最近では医療データからソーシャルメディアの指標まで、複雑かつ大規模なデータセットをほぼリアルタイムでやりとりできるようになりました。「ビッグデータ」と呼ばれるこれらのデータは、構造化データ（例：Excel、CSVファイル）と非構造化データ（例：テキスト、XMLファイル）に分類されます。ビッグデータの解析には、高度な処理能力と大規模なデータ容量を備えたデータ分析ツールが用いられます。費用はかかりますが、企業は膨大なデータを処理することで、ビジネスに有益な知見を導き出し、競争力を高めることができます。
ビッグデータ分析の普及によって、世界のデータ通信量は爆発的に増えました。単純に可視化するのは困難ですが、その勢いはモバイルデータ通信量の急激な伸びに表れています。2024年の世界のモバイルデータ通信量は、月間167エクサバイト（1エクサバイトは10億ギガバイト）を超えると推定されています。
データを生成し、オンラインで共有するコネクテッドデバイスなどのIoT（モノのインターネット）もデータ量増加の一因です。IoTデバイスには、筋トレを自動記録するスマートウォッチから、産業機械の稼働状況を監視するスマートセンサまでさまざまあります。最先端AI（人工知能）技術を開発する企業は、IoTデバイスからもたらされるデータをより高度なAIアルゴリズムの訓練に活用しています。
また、データ通信量の増加やAIの普及により、欧州ではデータセンターに対する需要が大きく伸びています。一方で、利用可能なデータセンターの数に限りがあるため、賃料が大幅に高騰しています。需要を押し上げているのは、アマゾン ウェブ サービス（AWS）やグーグル（Google）ら「ハイパースケーラー」と呼ばれる米テック大手で、欧州のデータセンターの平均賃料は、今後5年にわたり1桁台後半で伸び続けるとみられています。データセンターとは、大量のデータを安全に保管・管理するための施設のことです。
ビッグデータ分析では膨大な量のデータが対象となるため、オンプレミス（自社運用）でデータを保存・解析するのは困難です。そのため大半の企業は、場所や時間を選ばず利用できるクラウドストレージの活用を選択します。こうした背景から誕生したのがAaaS（サービスとしてのアナリティクス）モデルです。AaaSでは、サブスクリプション型クラウドサービスを介したビッグデータ分析が可能で、利用者はデータの管理・処理に伴う費用を回避できます。
2023年は、ビッグデータが大きな転換点を迎えた年となりました。同年、大手企業の最高データ責任者（CDO）を対象に行われたグローバル調査では、「（自社は）ビッグデータでイノベーションを創出している」との回答の割合が前年比で急上昇しました。
多くの企業でビッグデータの活用が進む一方、さまざまな課題が山積しています。データの品質に関する問題もその一つで、2023年の調査では、「データの品質向上に成功した」と回答した企業は全体の37パーセントに過ぎませんでした。生成AIツールの登場によりプライバシーへの懸念が高まるなか、企業は個人データ収集に関する顧客の不安を払しょくする必要に迫られています。
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