Для оптимизации обработки больших массивов данных для бизнес-аналитики можно предпринять следующие шаги:

1. Использовать технологии хранения и обработки данных. 1 Для этого подойдут распределённые файловые системы, например Hadoop Distributed File System (HDFS), или NoSQL-базы данных (MongoDB, Cassandra, HBase). 1 Также для обработки данных можно использовать фреймворки, такие как Apache Spark или Apache Flink. 1
2. Привести данные к единому формату. 3 Для этого распознают текст с фотографий, конвертируют документы, переводят текст в цифры. 3
3. Дополнять данные. 3 Если есть два источника данных об одном объекте, информацию от первого источника дополняют данными от второго, чтобы получить более полную картину. 3
4. Отсеивать избыточные данные. 3 Если какой-то источник собирает лишнюю информацию, недоступную для анализа, её удаляют. 3
5. Использовать инструменты для анализа данных. 1 На этом этапе применяются языки программирования Python, R, Scala, SQL-подобные языки запросов Apache Hive, Apache Pig, платформы для изучения информации Apache Spark SQL, Apache Drill. 1
6. Визуализировать данные. 13 Для этого собранные аналитические сведения превращают в понятные графики, диаграммы и отчёты. 1
7. Применить машинное обучение. 13 Этот инструмент помогает выявлять скрытые закономерности, строить прогнозы и автоматизировать принятие решений. 1 Для этого используются специализированные библиотеки машинного обучения (TensorFlow, PyTorch). 1

Выбор методов оптимизации зависит от поставленных задач и финансовых возможностей компании. 2