Termenul megadate (Big Data, date masive) este adesea folosit în mod vag pentru a desemna paleta de algoritmi, tehnologii și sisteme utilizate pentru colectarea datelor de volum și varietate fără precedent și extragerea de valoare din acestea prin calculul masiv paralel al analiticilor avansate. Sursele Big Data sunt multe și diverse. Senzorii multimedia distribuiți pe internetul obiectelor, dispozitivele și rețelele de telecomunicații mobile, procesele comerciale distribuite și aplicațiile bazate pe web sunt toți furnizori / generatori de date candidate. Pe măsură ce utilizarea Big Data a crescut de-a lungul anilor, diferiții algoritmi, tehnologii și sisteme ating treptat un nivel de dezvoltare și maturitate adecvat pentru adoptarea pe scară largă.
Experiența a arătat că aplicațiile Big Data pot oferi o creștere dramatică a eficienței și eficacității luării deciziilor în organizații și comunități complexe. Se așteaptă ca aceasta să constituie o parte importantă a unei economii înfloritoare bazate pe date, cu aplicații care variază de la știință și afaceri până la armată și intelligence.
Cu toate acestea, pe lângă beneficiile sale sau, în unele cazuri, din cauza lor, Big Data suportă și o serie de riscuri de securitate. Sistemele Big Data devin din ce în ce mai mult ținte de atac ale agenților de amenințare și vor fi concepute atacuri din ce în ce mai elaborate și specializate pentru a exploata vulnerabilitățile și punctele slabe. Amenințările Big Data includ, dar nu se limitează la, amenințări la adresa datelor obișnuite. Nivelul ridicat de replicare în stocarea Big Data și frecvența externalizării calculelor Big Data introduc noi tipuri de amenințări de încălcare, scurgere și degradare care sunt specifice Big Data.
În final lucrarea prezintă principalele probleme cu care se confruntă oamenii de afaceri și oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană.