Wer wie er mit High Performance Computing (HPC) zu tun hat, könne oft nicht nachvollziehen, was für ein Gewese um das Thema Big Data gemacht wird, schreibt Crispin Keable im Ascent-Blog von Atos. Bei extrem rechenintensiven Aufgaben wie Wettervorhersagen würden schließlich Terabytes von Daten verarbeitet und erzeugt – Big Data von der härtesten Sorte. Allerdings: Die dabei gemachten Erfahrungen – Skalieren von Algorithmen, Automatisierung der Datenverwaltung, Aufbau und Betrieb von Hochleistungsnetzen – könnten auch nützlich sein für Big-Data-Analysen (BDA), so der Atos-Mann. Zwar seien einige neue Arten von Big Data, etwa Sentiment-Analysen aus Sozialen Medien, von ganz anderer Art als Wetterdaten und die Verarbeitungsstrategien ließen sich ebenfalls nicht vergleichen. Aber in dem Maße, wie sowohl HPC als auch BDA zunehmend allgegenwärtig würden, ergäben sich Konvergenzen und Synergien. Ein Beispiel: automatisierte Bildanalysen, um in begrenzter Zeit eine bestimmte Person ausfindig zu machen. Weder die eine noch die andere Disziplin könne gegenwärtig so etwas allein leisten, urteilt Keable.