В настоящее время процесс генерации новых данных приобрел «лавинный» характер. В результате всеобщей информатизации и активного совершенствования современных вычислительных мощностей темпы роста объема хранимых данных можно охарактеризовать как крайне высокие. Помимо, собственно, хранения данные нуждаются в обработке. При этом анализ данных в общем случае не является разовым. Вследствие развития методов DataMining и концепции BigData, старые данные обычно сохраняются в первозданном виде для последующего анализа с учетом новых тенденций и подходов, которые отсутствовали на момент первоначального анализа. В качестве примера таких данных можно привести: экспериментальные данные, статистику обращений к веб-сервисам, метеоданные, поток информации из социальных сетей, микроблогов и др. В каждом из представленных случаев возможно осуществить параллельную обработку данных на распределенной вычислительной системе. При этом, необходимы системы хранения, способны обрабатывать миллионы довольно простых по форме запросов.