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El Big Data es esencial para que las organizaciones aumenten la eficiencia, comprenden los nuevos mercados y mejoren la competitividad. Sin embargo, la Ciencia de Datos (Data Science)  proporciona las herramientas y los métodos para comprender y utilizar rápidamente el enorme potencial del Big Data.

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Las organizaciones tienen acceso ilimitado a datos valiosos. Sin embargo, para tomar decisiones significativas basadas en estos datos, se requiere la Ciencia de Datos (Data Science) 

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El Big Data se define por su variación de velocidad y volumen (comúnmente conocidos como los 3V), mientras que la Ciencia de Datos (Data Science) proporciona métodos y técnicas para analizar los datos que se caracterizan por los 3V. (Las 3V iniciales del Big Data)

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El rendimiento es posible con Big Data. Es difícil extraer la información del Big Data para maximizar su potencial y mejorar el rendimiento. La Ciencia de Datos (Data Science) emplea enfoques experimentales y teóricos, así como el razonamiento deductivo e inductivo. Es responsable de descubrir todos los conocimientos ocultos de los datos no estructurados, lo que permite a las organizaciones aprovechar el poder del Big Data.

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El análisis de Big Data es el proceso de extraer información útil de grandes cantidades de datos. La Ciencia de Datos (Data Science), contrariamente al análisis, utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para entrenar al ordenador sin programar para predecir el Big Data. La Ciencia de Datos (Data Science) no debe confundirse con el análisis de Big Data.

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Big Data relaciona más tecnología (Hadoop Java Hive, Hive, etc.). Herramientas y software de análisis, computación distribuida e informática distribuida. Esto contrasta con la Ciencia de Datos (Data Science), que se centra más en las estrategias comerciales, la difusión de datos mediante estadísticas, matemáticas y estructuras de datos, y métodos, como se mencionó anteriormente.