Med växande datavolymer (terabyte och petabyte) blir traditionella ad hoc-frågor över hela datasetet ohållbart långsamma och ineffektiva. Strömbehandling (Stream Processing) erbjuder en lösning genom att hantera data post för post eller över rullande tidsfönster, vilket prioriterar snabbhet och möjliggör realtidsanalys. Applikationer för strömbehandling är mångsidiga och inkluderar varningar från IoT-sensorer, logganalys av webbtrafik, riskbedömning inom fintech och klickströmsanalys. Metodiken innebär ett paradigmskifte från att köra frågor över data till att låta data flöda över frågor, med fokus på operationer som filtrering, sammanslagning och fönsterhantering på dataströmmar. Utvecklingen av system som Spark Streaming, Apache Beam och Kafka Streams har förenklat implementeringen av strömbehandlingsapplikationer, vilket gör det lättare att hantera komplexa aspekter som feltolerans och skalning.