В горизонтально масштабируемых системах данные распределяются по узлам кластера, имея при этом единую логическую структуру. Новые парадигмы базы данных нереляционной модели обычно называют NoSQL («не только SQL» или «не SQL»). Проблема с определением парадигмы хранения больших данных как NoSQL заключается, во-первых, в описании хранения данных на теоретико-множественном языке для запросов и извлечения данных и, во-вторых, в расширении возможностей применения языков запросов, похожих на SQL, к новым нереляционным хранилищам данных. В то время как NoSQL используется настолько широко, что будет применяться в новых моделях данных вне рамок реляционной модели, сам термин относится к базам данных, не следующим реляционной модели. Примерами моделей нереляционных баз данных являются столбец, разреженная таблица, ключ-значение, документ-ключ и графические модели [из 4.3.10 Нереляционные базы данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Достоверность данных определяется их полнотой и точностью, в связи с чем для обозначения качества данных в профессиональном жаргоне длительное время существует выражение «мусор на входе - мусор на выходе». Если аналитика данных направлена на установление причинно-следственных связей, то качество каждого элемента является крайне важным. Если аналитика осуществляется путем выявления корреляций или трендов в больших массивах данных, то отдельные некорректные элементы могут быть утеряны при общих подсчетах, но тренд может оставаться точным [из 4.3.3 Достоверность данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Под визуализацией данных подразумевается такое их представление, которое позволяет пользователю извлечь из них информацию. Большие данные потребовали новых методов обработки массивов данных больших объемов, включая сбор и обобщение данных для их наибольшей наглядности. Большие данные также требуют более пристального внимания к визуальному представлению для лиц, ответственных за принятие решений. Это необходимо для изложения результатов в доступном для понимания виде, а также для информирования об их сложности, точности и вероятностном интервале ошибок [из 4.3.5 Визуализация данных ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]