Традиционная обработка данных не подходит для анализа больших объёмов информации (Big Data) по нескольким причинам:

• Масштаб и разнообразие данных. 3 Традиционная аналитика работает с небольшими объёмами структурированных данных, а Big Data охватывает разнородные массивы информации. 3 В больших данных могут быть структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные из различных источников. 2
• Скорость обработки. 24 Обработка больших данных в реальном времени требует быстрых алгоритмов и инфраструктуры, способных справляться с высокой скоростью поступления данных. 4
• Качество данных. 4 Большие данные могут быть зашумленными и содержать ошибки. 4 Обеспечение качества данных и их очистка от ошибок и шума представляют сложность. 4
• Интеграция данных. 4 Большие данные могут быть распределены в различных источниках и форматах. 4 Их интеграция в унифицированный формат для анализа и обработки может быть сложной задачей. 4
• Ограничения традиционных систем. 2 Традиционные системы имеют ограничения с точки зрения масштабируемости и не предназначены для обработки огромных объёмов данных. 2

Для обработки больших данных применяют специальные технологии и программное обеспечение. 4