Для обработки больших объёмов данных в современных алгоритмических задачах можно использовать следующие подходы:

1. Постановка задачи. 1 Необходимо определить, какие данные будут обрабатываться, какие параметры важны, и какая именно информация должна быть получена из данных. 1
2. Предварительная обработка данных. 1 На этом этапе происходит очистка данных от ошибок, пропусков и выбросов, преобразование данных в удобный формат и создание новых признаков для улучшения качества модели. 1
3. Выбор методов анализа. 1 Применяются методы статистики, машинного обучения и другие техники для работы с информацией. 1 Выбор метода зависит от постановки задачи и характера данных. 1
4. Реализация алгоритма. 1 Программисты переводят разработанный алгоритм в код, который может быть запущен на компьютере. 1 Важно учитывать оптимизацию алгоритма для эффективной работы с большими объёмами данных. 1
5. Тестирование алгоритма. 1 Необходимо удостовериться, что разработанный алгоритм работает корректно и даёт правильные результаты. 1 В случае выявления ошибок или несоответствий, алгоритм нужно доработать и протестировать снова. 1

Также для хранения и обработки больших данных используют облачные серверы и распределённые вычислительные мощности. 3