Для повышения эффективности аналитической работы с большими массивами данных (Big Data) можно использовать следующие методы:

• Смешение и интеграция данных. 13 Разные источники могут выдавать информацию в разных форматах и с разными параметрами. 1 Чтобы работать с такими данными, их нужно привести к единому виду. 1 Для этого используют, например, распознавание текста с фотографий, конвертацию документов, перевод текста в цифры. 1
• Машинное обучение и нейронные сети. 1 Они помогают машине мыслить как человеку и анализировать информацию. 1 Для этого используют специализированные библиотеки машинного обучения, которые поддерживают широкий набор алгоритмов для решения различных задач. 4
• Статистический анализ. 13 Для получения точных результатов используют разные методы: подсчёт процентного соотношения, вычисление средних значений данных, корреляционный анализ и другие. 1
• Data mining. 1 Это процесс поиска полезных закономерностей в больших данных. 1 Для этого используют методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, нейросетей, генетических алгоритмов и других методик. 1
• Визуализация. 4 Она становится неотъемлемой частью процедуры анализа Big Data. 4 За счёт этого удаётся превратить собранные аналитические сведения в понятные графики, диаграммы и отчёты. 4
• Краудсорсинг. 23 Для выполнения разовых работ привлекают большое количество людей. 3 Они могут решить те задачи, с которыми компьютер не в состоянии справиться в одиночку. 3

Для работы с Big Data также используют кластерные системы управления данными, которые предназначены для обработки больших данных с высокой скоростью доступа и возможностью масштабирования. 2