Data lake(ma'lumotlar ko'li) qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori. Data science

Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi.
Data lake(ma'lumotlar ko'li) - qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori.
Data science(ma'lumotlar haqidagi fan) - analiz muommolarini , ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni raqamli ko'rinishda taqdim etishni o'rganadigan fan.
Data mining(ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. Isroillik matematik Grigoriy Pyatetskiy-Shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan.
Machine learning(mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi.
Deep learning(chuqur o'qitish) - yanada murakkab va yanada mustaqil bo'lgan o'zi o'qidigan dasturlar yaratadigan mashinali o'qitish turi.
Sun'iy neyron tarmog'i - oddiy protsessorlar(sun'iy neyronlar) birlashtirilgan tizimi bo'lib, insonning nerv tizimini imitatsiya qiladi.
Business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi.
Ovoz  - hajm, to'plangan ma'lumotlar bazasi - bu an'anaviy usulda qayta ishlash va saqlash uchun juda zarur bo'lgan, yangi yondashuv va takomillashtirilgan vositalarni talab qiladigan katta miqdordagi ma'lumotlar. 
Tezlik - tezlik, bu xususiyat ma'lumotlarni to'plash tezligi oshib borayotganligini (so'nggi 90 yil ichida ma'lumotlarning 90 foizi to'plangan) va ma'lumotlarni qayta ishlash tezligini, yaqinda real vaqt rejimida ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalariga talab ortib borayotganligini ko'rsatadi. 
Turli xil - xilma-xillik, ya'ni. bir vaqtning o'zida tuzilgan va tuzilmagan ko'p formatli ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati.
Aniqlik  - ma'lumotlar ishonchliligi, foydalanuvchilar mavjud ma'lumotlarning ishonchliligiga tobora ko'proq ahamiyat bera boshladilar.
Qiymati  - to'plangan ma'lumotlarning qiymati.
Tavsiflovchi tahlil (descriptive analytics) – eng keng tarqalgan usul bo‘lib, u «nima bo‘ldi?» degan savolga javob beradi hamda real vaqtda kelayotgan va tarixiy ma’lumotlarni tahlil qiladi.
Bashoratli tahlil (predictive analytics) – mavjud ma’lumotlarga asoslanib, voqealarning eng ehtimoliy rivojlanishini bashorat qilishga yordam beradi.
Retseptiv tahlil (prescriptive analytics) – bashoratli tahlil bilan solishtirganda undan keyingi daraja. Big Data va zamonaviy texnologiyalar yordamida biznesdagi yoki boshqa faoliyatdagi muammoli nuqtalarni aniqlash va kelajakda qaysi yo‘l bilan ulardan qochish mumkinligini hisoblash mumkin.
Tashxisli tahlil (diagnostic analytics) – sodir bo‘lgan voqea sabablarini tahlil qilish uchun ma’lumotlardan foydalanadi.