Некоторые методики, которые используются для анализа больших объёмов данных в корпоративных системах:

• Машинное обучение. 1 Компьютерные системы обучаются на основе большого количества данных и строят математические модели, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения. 1
• Обработка потоковых данных. 1 Данные обрабатываются в реальном времени при поступлении, что позволяет обнаруживать и анализировать события, требующие немедленной реакции. 1
• Смешение и интеграция данных. 14 Данные объединяются из разных источников для создания комплексной и полной информации для анализа. 1
• Статистический анализ. 4 Подсчитывается по определённым критериям с получением на выходе конкретного результата обработки данных в процентах. 4
• Предиктивная аналитика. 34 Изучаются данные за прошлый период, выявляются закономерности или факторы, которые стали причиной результата, а затем с помощью нейросети или математических вычислений создаётся модель для прогнозирования. 3
• Имитационное моделирование. 4 Строится на базе больших данных максимально точная модель ситуации, а потом в ней меняются параметры. 4 Модель реагирует на это и показывает, что будет: как изменится прибыль, что произойдёт с лояльностью клиентов, снизится ли скорость производства. 4
• Визуализация аналитических данных. 35 Результат анализа визуализируют в виде графиков, 3D-моделей, диаграмм и т. д.. 3