Для эффективного извлечения информации из больших баз данных можно использовать следующие методы:

• Стратегии инкрементного извлечения. 1 Извлекают только новые или изменённые с момента последнего извлечения данные. 1 Это позволяет сократить время обработки и связанные с этим расходы. 1
• Методы параллельной обработки. 1 Ускоряют процесс извлечения, особенно при работе с Big Data или распределёнными системами. 1
• Методы сжатия данных. 1 Уменьшают размер данных при передаче в место назначения. 1
• Механизмы обнаружения изменений. 1 Отслеживают и фиксируют изменения в динамических источниках данных, что позволяет извлекать только самые свежие данные. 1
• Комбинирование моделей. 2 Вначале используют наиболее простые алгоритмы. 2 Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей, анализируют и исключают из дальнейшей обработки. 2 Оставшиеся данные передают на следующий этап обработки, где используют более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. 2
• Предварительный расчёт. 2 Сведения, которые чаще всего используются для анализа, можно заранее рассчитать и в подготовленном для обработки виде хранить на сервере БД. 2

Также для работы с большими данными используют смешение и интеграцию данных, статистический анализ, машинное обучение и нейронные сети, предиктивную аналитику. 35