در دنیای امروز، حجم داده‌ها با سرعت بسیار زیادی در حال افزایش است و این امر به معنای اهمیت طراحی، توسعه و مدیریت سیستم‌های جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها است. با استفاده از مهندسی داده، می‌توان داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های مختلف را جمع‌آوری و تحلیل کرد. با توجه به حجم بزرگ داده‌ها، برخی از الگوریتم‌ها و روش‌های پردازشی در مقیاس بزرگ بسیار سخت و پیچیده هستند، از این رو، استفاده از فناوری‌های مهندسی داده یک پیشنیاز اساسی برای ایجاد امکان به کار گیری روش های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. به عنوان مثال، در صنعت حمل و نقل، داده‌های جمع‌آوری شده در مورد ترافیک که به صورت پیوسته و آنلاین تولید میشوند که نشان دهنده شرایط جاده هستند نیاز به جمع آوری و پردازش و تحلیل دارند تا بتوان از آن ها برای بهینه‌سازی مسیر و زمان سفر استفاده کرد. همچنین، در زمینه پزشکی، داده‌های جمع‌آوری شده در مورد بیماری‌ها و شیوع آنها می‌تواند به عنوان اطلاعات مفید برای پیشگیری و مدیریت بیماری‌ها استفاده شود. که به دلیل حجم گسترده داده ها که به صورت پیوسته تولید میشوند جمع آوری و پردازش آن ها پیچیدگی بالایی دارد.