본 연구의 정책갈등 지식관리체계를 위한 빅데이터 시스템은 막대한 데이터 양으로 인해 다양성에 포함된 함정을 피할 수 없어 외부 잡음적 데이터의 제거를 필요로 하는 바, 새로운 형태의 처리방식이 필요하다.
본 연구의 정책 갈등 지식관리체계를 위한 빅 데이터 시스템은 데이터 크기라는 면에서는 일반적인 빅 데이터 기반 환경이나 플랫폼과는 차이를 보일 수 있다. 이를테면, 일반적인 빅 데이터 시스템의 경우에는 수집, 관리, 처리되는 원천 데이터의 다양성에 포함된 함정을 피할 수 없다. 즉, 기존에 정의된 빅 데이터는 데이터의 양이 막대할수록 그로부터 인식할 수 있는 정확한 지식체계는 실제로 존재하는 비정규성 또는 패턴을 구성하는 외부 잡음적 데이터(또는 데이터 노이즈)의 제거를 필요로 하기 때문이다. 이는 2012년 가트너가 지적한 빅 데이터의 정의인 “큰 용량, 빠른 속도, 그리고 높은 다양성을 갖는 정보 자산”에 더하여(추동균･한창희, 2014: 55에서 재인용), 이를 통한 의사결정 및 통찰 발견, 프로세스 최적화를 향상시키기 위한 새로운 형태의 처리 방식이 필요하다.