В распределенных файловых системах мультиструктурированные (объектные) массивы данных распределяются по вычислительным узлам кластера(ов) серверов. Данные могут распределяться на уровне файлов/массивов данных или - чаще всего - на уровне блоков, что позволяет нескольким узлам в кластере одновременно взаимодействовать с различными частями большого файла/массива данных. Системы больших данных часто проектируются таким образом, чтобы при распределении обработки использовать преимущества привязки данных к каждому вычислительному узлу, исключая необходимость перемещения данных между узлами. Кроме того, во многих распределенных файловых системах также реализована репликация на уровне файлов/блоков, при которой на разных узлах компьютеров хранится несколько копий каждого файла/блока как для обеспечения надежности/восстановления (данные не теряются при сбое узла в кластере), так и для улучшения привязки данных к вычислительным узлам. Любой тип данных и файлы любого размера могут обрабатываться без формального извлечения, преобразования и загрузки, при этом некоторые технологии работают заметно эффективнее с файлами большого размера [из 4.3.8 Распределенная файловая система ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Язык баз данных, описанный в ИСО/МЭК 9075.

Примечание - Аббревиатура SQL иногда расшифровывается как «язык структурированных запросов» (Structured Query Language), но это название не используется в серии стандартов ИСО/МЭК 9075 [из 3.1.36 ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Одновременно с увеличением объема данных создаются вычислительные системы, способные эти данные анализировать. Пользователи предпочитают использовать объем данных, доступных с различных сенсоров и других источников, что обеспечивает эффективную предсказательную аналитику для управления и контроля сетевых решений. Технологические достижения в области сенсоров, а также развертывание протокола IPV6 для обеспечения Интернет-коннективности этих устройств порождают потребность в системах больших данных, которые могут обрабатывать потоковые данные из нескольких источников, обладающих высокой скоростью генерации. Подобные системы отличаются от систем, создаваемых для пакетной обработки малого числа больших массивов данных. Различие в характеристиках массивов данных оказывает прямое влияние на архитектуру систем и методы анализа данных [из А.10 Интернет вещей ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]

Метаданные представляют собой описательные данные, включая, например, описание истории обработки данных. Системы больших данных спроектированы для выполнения распределенной обработки данных, в том числе тех, которые являются внешними и не находятся под контролем системы больших данных, поэтому использование метаданных становится все более значимой концепцией. Большие данные повторно используются для целей, не связанных с целями, для которых они собирались, поэтому важно, чтобы любые данные, доступ к которым предоставляется другим сторонам, были снабжены адекватными метаданными. Метаданные также включают в себя сведения об источниках данных и об использовании данных. Их можно разделить на бизнес- и технические метаданные [из А.2 Метаданные ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021]