Некоторые методы, которые используются для анализа и обработки больших объёмов данных в IT-индустрии:

• Машинное обучение. 1 Компьютерные системы обучаются на основе большого количества данных и строят математические модели, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения. 1
• Глубокое обучение. 1 Нейронные сети с несколькими слоями обучаются на большом количестве данных для выявления сложных паттернов и абстракций. 1
• Обработка потоковых данных. 1 Обработка данных в реальном времени при поступлении, обнаружение и анализ событий, требующих немедленной реакции. 1
• Смешение и интеграция данных. 1 Объединение данных из разных источников с целью создания комплексной и полной информации для анализа. 1
• Data Mining. 1 Использование алгоритмов и методов для автоматического поиска скрытой информации и паттернов в больших объёмах данных. 1
• Предиктивная аналитика. 2 Цель — спрогнозировать развитие текущей ситуации. 2 Для этого применяют машинное обучение с учителем, который своими подсказками помогает компьютеру анализировать информацию, устанавливать связи. 2
• Имитационное моделирование. 2 В его основе лежит создание компьютерной модели на основе переменных и правил их изменения. 2 На модель накладывают исторические данные, от которых строится прогноз изменения параметров. 2
• Статический анализ. 2 Фокусируется на обработке накопленной информации без её обновления. 2 Используется для выявления отклонений от нормы, взаимосвязи анализируемых данных и процессов. 2