Data descrive i Big Data (dati digitali grezzi) che presentano sfide significative in termini di volume, velocità, varietà, veridicità e visualizzazione.

La crescente digitalizzazione, la proliferazione di nuovi sensori, le nuove modalità di comunicazione, l’internet delle cose e la virtualizzazione degli spazi socio-cognitivi (ad esempio i social media) hanno contribuito in modo significativo allo sviluppo dei Big Data.

Advanced (Data) Analytics descrive metodi analitici avanzati per dare un senso e visualizzare grandi volumi di queste informazioni. Queste tecniche abbracciano vari approcci tratti da aree di ricerca delle scienze dei dati e delle decisioni, tra cui l’intelligenza artificiale, l’ottimizzazione, la modellazione e la simulazione (M&S), l’ingegneria dei fattori umani e la ricerca operativa.

Due ulteriori aspetti sono essenziali nel considerare la sfida dei big data: le tecnologie dell’informazione e della comunicazione e i sensori e il rilevamento. Questo sistema di sistemi è necessario per un quadro C4ISR multidominio efficace, che rifletta la raccolta, l’elaborazione, lo sfruttamento e la diffusione di informazioni a supporto del processo decisionale e del C2.