Technologie Raport McKinsey Global Institute z 2011 roku scharakteryzował główne komponenty i ekosystem big data w następujący sposób: techniki analizy danych, takich jak testy A/B, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, technologie big data takie jak Business Intelligence, przetwarzanie danych w chmurze oraz bazy danych, wizualizacje, takie jak wykresy, grafy i inne formy prezentowania danych. Wielowymiarowe big data mogą być również reprezentowane jako tensory, które mogą być wydajnie obsługiwane przez obliczenia oparte na tensorach, takie jak wieloliniowe uczenie podprzestrzenne. Dodatkowe technologie, które znajdują zastosowanie w big data obejmują wielkoskalowe równoległe przetwarzanie baz danych, aplikacje oparte na szukaniu, eksploracja danych, rozproszone systemy plików, rozproszone bazy danych, infrastruktura chmurowa (aplikacje, zasoby przetwarzające, pamięć) oraz Internet.
Nie wszystkie bazy danych WRP mają zdolność do przechowywania i zarządzania petabajtami danych. Wnioskując, jest możliwość doładowania, monitorowania, tworzenia kopii zapasowych oraz optymalizacji użycia ogromnymi tabelami danych w relacyjnych bazach danych.
Topologiczna analiza danych poszukuje fundamentalnej struktury zbiorów olbrzymich danych.