In der heutigen Zeit stehen Unternehmen Herausforderungen gegenüber, die rasches Handeln erfordern. Hier setzt die Business Intelligence (BI) an, die das Ziel hat, die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu unterstützen.

Eine weitere Definition beschreibt die BI aus einer IT-basierten und unternehmensspezifischen Sicht. Nach dieser Definition versteht man unter BI das entscheidungsorientierte Sammeln, Aufbereiten und Darstellen von geschäftsrelevanten Informationen. Für die Datenvisualisierung wird im Allgemeinen ein Dashboard verwendet. 

In dieser Definition sind also die folgenden Aspekte enthalten:

In den 1990er-Jahren wurde das Konzept des Data Warehouse entwickelt. Bei einem Data Warehouse erfolgt die Datenhaltung in einer zentralen Datenbank. Diese unternehmensweite Datenspeicherung ermöglicht das interaktive Analysieren aller gesammelten Daten. Die Ergebnisse der Analyse kann das Unternehmen anschließend zur Entscheidungsfindung heranziehen. Als zentrale Datenverwaltung bildet das Data Warehouse noch immer die Grundlage für die Business Intelligence. Mittlerweile wird die BI nicht nur von großen Firmen, sondern zunehmend auch von mittelständischen Unternehmen genutzt. 

Als analytisches Informationssystem setzt die BI auf den operativen Unternehmenssystemen auf. Der Einsatzbereich eines BI-Systems erstreckt sich über die gesamte Führungsebene und erreicht das obere, mittlere und untere Management. Im Allgemeinen basiert die Unterstützung durch das BI-System auf dem Online Analytical Processing (OLAP). Dadurch werden die Daten für das Berichtswesen sofort verfügbar gemacht. Außerdem können sowohl individuelle als auch Ad-hoc-Berichte erstellt werden. Da mittels eines OLAP-Cube mehrere Dimensionen gleichzeitig dargestellt werden, lassen sich diese zur Analyse auch miteinander kombinieren.

Der im Internet und in den Unternehmen verfügbare Datenberg – diese Tatsache wird als Big Data umschrieben – wird immer größer, unübersichtlicher und lässt sich nur schwer verarbeiten. Immer technologisch anspruchsvollere Tools und Programme sollen die Datenflut zähmen.

Der Begriff Big Data stammt aus dem englischen Sprachraum. Erst als Phänomen oder als Hype wahrgenommen, fassen die Experten mittlerweile unter diesem Begriff zwei Aspekte zusammen. Demnach umschreibt er zum einen die immer rasanter wachsenden Datenmengen; zum anderen aber geht es auch um neue und explizit leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, mit denen Unternehmen die Informationsflut vorteilhaft verarbeiten können – Stichwort Machine Learning. Insbesondere unstrukturierte Daten – zum Beispiel aus den sozialen Netzwerken – machen dabei einen nicht unerheblichen Teil der Massendaten aus. Mit dem Grid Computing steht diesbezüglich jetzt eine spezielle Form des verteilten Rechnens zur Verfügung, womit eine rechen- und datenintensive Datenverarbeitung ermöglicht wird.

In Deutschland wird die Wortschöpfung Big Data oft als Sammelbegriff für die moderne digitale Technologie verwendet. Aber nicht nur die digitalen Datenmengen an sich stehen im Fokus. Vielmehr nimmt Big Data und die damit einhergehende Digitalisierung auch nachhaltig Einfluss auf die Sammlung, Nutzung, Verwertung, Vermarktung und vor allem Analyse der digitalen Daten. Inzwischen steht dieser Name diesbezüglich für eine vollkommen neue Ära digitaler Kommunikation und entsprechender Verarbeitungspraktiken. In sozialer Hinsicht wird dieser Umstand sogar für einen grundlegenden gesellschaftlichen Wandel – respektive Umbruch – verantwortlich gemacht.