De forma similar à “explosão informacional” o fenômeno do Big Data vem sendo de forma crescente, objeto da CI/OC. Como descobrir, acessar, processar e reusar a enorme e crescente quantidade de dados que são disponibilizados continuamente na Web por nossa sociedade? Em especial, como tratar os chamados “dados não estruturados”, documentos textuais, que sempre foram o objeto da CI/OC?
Teorias de amplo espectro como Ontologia e Semiótica foram utilizadas para analisar dados como elemento essencial do Big Data, em especial os “dados não estruturados”.
A partir da análise de várias definições de dados, um dado é identificado como parte de esquemas lógicos e semióticos já conhecidos, as proposições. Um dado é encontrado juntamente com outros, formando conjuntos de dados. Conjuntos de dados são na verdade conjuntos de proposições. Estas estão presentes no que é conhecido como dados estruturados - tabelas de bancos de dados relacionais ou de planilhas. Documentos textuais também contém conjuntos de proposições. Dados estruturados são comparados com “dados não estruturados”.
Embora no limite, ambos contenham proposições e possam ser equivalentes, enquanto conjuntos, dados estruturados são expressos e percebidos como um todo, conjuntos de dados não estruturados são processuais, expressos sequencialmente o que torna mais difícil a identificação de dados não estruturados em documentos textuais para seu processamento por máquinas.