企業や組織が大量のデータを蓄積し、分析するための特別なデータベースのことである。このシステムは、異なるデータソースから情報をまとめ、一元管理することができるため、経営判断やマーケティング分析に役立つ。例えば、販売データや顧客情報、在庫情報などを集約し、過去のトレンドや将来の予測を行うことが可能である。また、データウェアハウスではデータが整理・整形されているため、迅速なクエリ処理が実現できる。このように、データウェアハウスはビジネスの意思決定に不可欠な基盤となっている。

従来のデータ処理手法では扱いきれないほどの大規模なデータセットを指す。具体的には、データの量、速度、多様性が非常に大きく、テキスト、画像、動画などさまざまな形式で存在する。このようなデータは、企業や組織が意思決定を行う際に重要な役割を果たす。例えば、小売業界では、購入履歴や顧客の行動データを解析することで、ターゲット広告や在庫管理の最適化が可能になる。また、ビッグデータは機械学習や人工知能と結びつくことで、より高度な分析や予測を実現し、新しいサービスや製品の開発に寄与することが期待されている。データを有効に活用するためには、適切な技術やインフラが求められる。

複数のコンピュータにまたがってデータを保存し、管理するためのシステムである。この形式では、ファイルやデータが異なるサーバに分散されているため、単一のサーバに依存せず、障害時の耐障害性やデータの可用性が向上する。具体的には、Google File SystemやHadoop Distributed File System（HDFS）などが有名で、これらは大規模なデータ処理に特化している。ネットワークを通じてファイルへのアクセスを可能にし、ユーザーはまるでローカルのファイルのようにデータを扱うことができる。これにより、大量のデータを効率的に管理し、処理することが容易になるため、現代のビッグデータ分析やクラウドコンピューティングにおいて重要な役割を果たしている。