L'innovazione tecnologica in questi ultimi anni ha reso disponibile differenti fonti di dati geospaziali: immagini satellitari e foto aeree, dati ottici, radar e nuvole di punti, modelli altimetrici, dati acquisiti da droni e sistemi UAV, video acquisiti da sistemi di telecamere e sensori, dati acquisiti da smartphone e dispositivi mobile dotati di tecnologia GPS, ecc.

La disponibilità di dati geospaziali è davvero ampia tanto che si parla di Big Data anche in ambito geospaziale, volendo indicare grandi aggregazioni di dati, la cui grandezza e complessità richiede strumenti più avanzati rispetto a quelli tradizionali, in tutte le fasi del processo (dalla gestione, all'aggiornamento, passando per condivisione, analisi e visualizzazione).

Il paradigma dei Big Data si basa sulle tre "V": volume, velocità e varietà, cioè dimensioni dei dati prodotti, velocità con cui vengono acquisiti o aggiornati e varietà delle fonti. Traducendo in ambito geospaziale, possiamo affermare che il paradigma è valido se pensiamo all'enorme volume di dati ormai disponibili a livello globale, all'alta frequenza con cui questi vengono aggiornati attraverso nuove acquisizioni e alla varietà delle piattaforme e dei sensori impiegati.

I Big Data aprono un nuovo scenario fatto di sfide ma anche di opportunità.

Se guardiamo alle sfide, i Big Data pongono dei problemi legati alla loro complessità.

Oltre alle dimensioni, la sfida principale nell'utilizzo dei Big Data è legata alle difficoltà di integrare ed elaborare correttamente dati provenienti da fonti completamente differenti e diversi per tipologia, caratteristiche, risoluzione, formato, ecc.

Le opportunità che, invece, i Big Data offrono sono legate al loro enorme valore informativo intrinseco. Un simile approccio consente di ottenere informazioni di maggior qualità e valore perchè basate su analisi più complete e integrate.