データ型には、固有の特徴を持つさまざまな種類がある。多様なスキーマ（データ構造の定義）を理解することは、企業が持つ複雑なデータセットを構成する知的財産やトランザクション、その他の要素から大きな価値を引き出そうとしているIT担当者にとって、これまでになく重要になっている。現在、一般的なデータベースはリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）とNoSQL（「Not only SQL」の略）に大別されるが、これらは企業の全てのデータを扱えるのだろうか。
今日の企業には多種多様なデータがあふれている。構造化／非構造化データ、アーカイブデータ、Indexed Sequential Access Method（ISAM）ファイル、さらにはビデオ、オーディオファイル、各種のログ、ソーシャルメディア情報（ツイートなど）といった具合だ。こうしたデータの管理は大変であり、相互に関連させるのはもっと大変だ。さらにこれらの情報は、量や生成速度、種類が増しており、潜在価値が大きくなっている。
データの増大が顕著になり、処理方法の再定義が進みつつある。焦点となっているのが、「ビッグデータ」という何の変哲もない名前で呼ばれる膨大で多様なデータだ。従来の技術では、ビッグデータを取り込んで分析し、価値を引き出すことができないという問題意識が背景にある。こうした中、ビッグデータが扱えるように設計された、やや実験的でもある新しい技術が台頭してきている。「Apache Hadoop」などのデータ処理プラットフォーム、NoSQLなどのデータストアがそれだ。
こうした技術を使うと、ビッグデータをどのように扱うことができるのか。最初に理解しなければならないのは、データベース管理者やデータアナリスト、ITマネジャーが対処すべき2種類のデータベース、RDBMSとNoSQLだ。それと同時に、この両方のデータベースへ統一的にアクセスする仕組みに加え、それらのデータのマイニングやアーカイビング、活用の機会を提供する方法も理解しなければならない。
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