Heutzutage durchdringt die Digitalisierung alle Lebensbereiche und produziert Unmengen von Daten. Wissenschaft und Forschung tragen in zunehmendem Maße zu dieser Datenflut bei, indem datenintensive Experimente, komplexe Simulationen sowie miteinander verbundene Sensornetzwerke große Mengen an Daten produzieren und diese in digitalen Archiven gespeichert werden. Darüber hinaus bestimmt die Digitalisierung als Treiber der Datengenerierung zunehmend Geschäftsprozesse und beeinflusst viele Aspekte im Privatleben von Einzelpersonen. Viele alltägliche Geräte und Gegenstände sind mittlerweile im sogenannten Internet of Things vernetzt und intelligente Assistenten sind unsere ständigen Begleiter im Smartphone oder im Wohnzimmer.

Effizienter und intelligenter Umgang mit sehr großen, oft verteilt vorliegenden und vielfach heterogenen Datenbeständen bestimmt zunehmend die wirtschaftliche und wissenschaftliche Konkurrenzfähigkeit. Große Datenbestände aus sozialen Netzwerken, Multimedia-Sammlungen, Sensor-Netzwerken oder wissenschaftlichen Experimenten und deren Analyse mit innovativen Methoden (z.B. mit Maschinellen Lernverfahren) eröffnen vielfältige neue Optionen der Verwertung. In vielen Fällen stehen Wissenschaft und Industrie vor beispiellosen Herausforderungen die allgemein als Big Data bezeichnet werden.

Der entstehende Ressourcen-Bedarf übersteigt oftmals die Möglichkeiten bisher verwendeter Verfahren zur Datenakquisition, -integration, -analyse und -visualisierung. Nur wenn Daten effizient und mit intelligenten Methoden verarbeitet werden, können Daten die treibende Kraft sein, um Wissen durch Analyse zu gewinnen.