Sains Data berperan penting dalam memperoleh wawasan mendalam (insights) terhadap suatu data yang berukuran besar (data raya) atau maha data (data bandang) sebagai sumber pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan ini dapat berfokus pada kejadian masa lalu, kondisi masa kini atau prediksi masa depan. Ilustrasi singkat bahwa Sains Data ibarat memasak makanan, maka perlu alat dan bahan. Statistika sebagai alat memasak dan data sebagai bahan yang dimasak. Sebaliknya, hasil olahan masakan tentu berasal dari alat yang tepat (statistika), bahan yang cocok (data), dan cara memasak yang benar (analisis).
Maha Data atau Big Data memiliki potensi besar dan peluang riset terkait dengan kolaborasi antara Kecerdasan Artifisial (KA) dan Sains Data (SD). KA memuat Machine Learning (ML) dan subsetnya Deep Learning (DL) dan beririsan besar dengan Sains Data. Big Data digunakan untuk meningkatkan efisiensi usaha, memahami pasar yang belum dimanfaatkan, dan meningkatkan daya saing. Sains Data terkonsentrasi untuk menyediakan teknik, metode, dan pemodelan untuk mengevaluasi potensi Big Data dengan cara yang tepat. Sains Data lebih berfokus pada keputusan bisnis sedangkan Big Data lebih terkait dengan teknologi, peralatan komputer, dan perangkat lunak. Perangkat lunak dibuat dan dirawat secara berkelanjutan, mampu beradaptasi dengan perubahan teknologi dan kemampuan aplikasi, serta mampu menyesuaikan sistem dengan kebutuhan pemakai perangkat lunak.
Visualisasi data untuk Sains Data dengan teknologi terkini, realitas visual, substansi informasi, dan grafik komprehensif menjadi elemen penting untuk menjelaskan deskripsi verbal secara visual dengan tujuan layanan ekspresif, deskriptif, tabulatif, dekoratif, dan adaptif. Sains data terus berkembang dan berubah, dan belajar terus-menerus secara berkelanjutan adalah cara yang bagus untuk mengikutinya. Sebagai seorang ilmuwan data, perlu melihat masalah dari perspektif yang berbeda agar menjadi visi sains yang bermakna.