量子计算有潜力显著增强大数据处理、分析和保护的方式。通过利用量子力学原理（如叠加和纠缠），量子计算机可以比经典计算机更快地解决某些类型的问题。这可能导致数据密集型任务（如优化、机器学习和密码学）的突破，尽管实际实现仍处于早期阶段，需要仔细考虑当前的局限性。
一个主要影响是特定算法的数据处理速度。例如，Grover 等量子算法可以比经典方法更快地搜索未排序的数据库。在大数据环境中，这可以加速诸如查询海量数据集或识别非结构化数据中的模式之类的任务。类似地，量子退火（用于 D-Wave 等系统中）可以通过同时评估数百万种可能性来优化复杂系统——例如供应链物流或金融投资组合。但是，这些优势仅适用于具有固有并行性的问题；并非每个大数据任务都会受益。开发人员需要确定量子加速与其数据工作流程相一致的用例，例如需要快速模式匹配的实时推荐引擎或欺诈检测系统。
另一个领域是机器学习。量子机器学习 (QML) 算法（如量子神经网络）可以更有效地处理高维数据。例如，量子主成分分析 (qPCA) 可能会降低分析基因组学或气候建模中大型协方差矩阵的计算成本。但是，QML 模型需要纠错和稳定的量子比特，这些量子比特仍处于实验阶段。开发人员应监控 TensorFlow Quantum 或 PennyLane 等框架，这些框架集成了经典工作流程和量子工作流程。最后，量子计算通过 Shor 算法威胁着当前的加密标准（例如 RSA），迫使大数据系统采用后量子密码学。处理敏感数据的组织必须通过评估 NIST 的后量子加密候选者或混合密码方法来规划这种转换。