Для эффективной обработки больших наборов данных в корпоративных системах можно использовать следующие методы:

• Смешение и интеграция данных. 1 Этот процесс предполагает приведение разнородной информации к единому виду. 1 Для этого данные приводят к единому формату, дополняют информацией из других источников и отсеивают избыточные данные. 1
• Машинное обучение и нейронные сети. 15 Программы, созданные с помощью этих методов, умеют анализировать и принимать решения, выстраивая логические связи. 1
• Предиктивная аналитика. 12 Цель этого метода — спрогнозировать развитие текущей ситуации. 2 Чаще всего для предиктивной аналитики применяют машинное обучение с учителем, который своими подсказками помогает компьютеру анализировать информацию, устанавливать связи. 2
• Имитационное моделирование. 1 Построение моделей на основе больших данных, которые помогают провести эксперимент в компьютерной реальности, не влияя на реальное положение вещей. 1
• Статистический анализ. 1 Подсчёт данных по формулам и выявление в них тенденций, сходств и закономерностей. 1
• Data Mining. 12 Технология добычи новой значимой информации из большого объёма данных. 1 Для этого используют ряд методов: классификация и кластеризация, регрессионный анализ, поиск корреляций, ассоциативных правил и вычисление деревьев решений. 2
• Визуализация данных. 13 Создание графических представлений данных, чтобы сделать сложные наборы данных более понятными и доступными. 3

Также для обработки больших данных используют инструменты параллельной обработки, такие как Apache Spark и Flink, которые могут обрабатывать большие наборы данных быстрее, чем традиционные методы. 3