Une tendance contemporaine clé émergeant dans la science des mégadonnées est le quantified self (QS) des individus engagés dans l'auto-suivi de tout type d'informations biologiques, physiques, comportementales ou environnementales. Il existe des opportunités pour les scientifiques du Big Data de développer de nouveaux modèles pour soutenir la collecte, l'intégration et l'analyse de données QS, ainsi que pour diriger la définition des ressources de base de données en libre accès et des normes de confidentialité pour l'utilisation des données personnelles. Les applications QS de nouvelle génération pourraient inclure des outils pour rendre les données QS significatives dans le changement de comportement, établir des références et la variabilité des mesures objectives, appliquer de nouveaux types de techniques de reconnaissance de formes et agréger plusieurs flux de données d'auto-suivi provenant d'électronique portable, de biocapteurs, de téléphones mobiles, données génomiques et se
