La tecnología de la información inteligente mejora la comodidad de la vida y resuelve los problemas sociales que no pueden resolverse debido a las limitaciones tecnológicas . La cuarta revolución industrial que trasciende las limitaciones de lugar y tiempo crea una nueva topografía industrial. En el proceso de reestructuración industrial, es muy probable que desaparezcan las tareas simples y repetitivas.

La ciencia de datos es una ciencia aplicada e interdisciplinaria. El objetivo de la ciencia de datos es generar conocimiento a partir de los datos, por ejemplo para optimizar la gestión corporativa o para apoyar la toma de decisiones. Se utilizan métodos y conocimientos de diversas áreas como matemáticas, estadística, estocástica, informática y know-how de la industria.

 El término big data se utiliza para describir un gran conjunto de datos que crece exponencialmente. Para procesar esta cantidad de datos, el aprendizaje automático es fundamental, por eso importante conocer que opciones nos entrega el big data analytics. 

Big data funciona según el principio: cuanto más sepa sobre un determinado tema o fenómeno, más confiablemente podrá lograr una nueva comprensión y predecir lo que sucederá en el futuro. Al comparar múltiples puntos de datos, surgen relaciones que antes estaban ocultas y estas relaciones nos permiten aprender y tomar mejores decisiones. Esto se hace con mayor frecuencia a través de un proceso que implica construir un modelo a partir de los datos que podemos recopilar y luego ejecutar una simulación que ajusta los valores de los puntos de datos cada vez y ve cómo afectan nuestros resultados. Este proceso está automatizado: las tecnologías de análisis modernas ejecutarán millones de estas simulaciones, modificando todas las variables posibles hasta que encuentren un modelo, o idea, que ayude a resolver el problema en el que están trabajando.

El concepto de big data incluye trabajar con información de gran volumen y composición diversa, muy frecuentemente actualizada y ubicada en diferentes fuentes con el fin de aumentar la eficiencia del trabajo, crear nuevos productos y aumentar la competitividad, reúne técnicas y tecnologías que extraen significado de los datos en el último límite de la practicidad.