Некоторые методы для эффективной обработки больших данных в компьютерных системах:

• Машинное обучение. 13 Аналитическая система самостоятельно обучается в процессе решения различных задач. 1 Программе задаётся алгоритм, который позволяет ей выявлять определённые закономерности. 1
• Нейросети. 13 Используются для распознавания визуальных образов. 1 Нейронные сети — это математические модели, отображённые программным кодом. 3
• Технология Data Mining. 13 Метод подразумевает обнаружение определённых закономерностей в сырых данных с помощью интеллектуального анализа. 3
• Краудсорсинг. 15 К решению какой-либо проблемы привлекают большую группу людей. 1 Они могут решить те задачи, с которыми компьютер не в состоянии справиться в одиночку. 1
• Предиктивная аналитика. 13 Задача метода — выделить несколько параметров, которые влияют на данные. 1
• Статистический анализ. 1 Суть метода заключается в сборе данных, их изучении на основе конкретных параметров и получении результата, выраженного, как правило, в процентах. 1
• Технология имитационного моделирования. 1 Учитываются факторы, чьё влияние на результат трудно отследить в реальных условиях. 1 Выстраиваются модели с учётом гипотетических, а не реальных данных, и затем эти модели исследуют в виртуальной реальности. 1
• Визуализация аналитических данных. 15 Для удобства оценки результатов анализа применяют визуализацию данных. 1 Для реализации этого метода используют виртуальную реальность и «большие экраны». 1
• Смешение и интеграция данных. 13 В большинстве случаев большие данные получают из различных источников, соответственно, данные имеют разнородный формат. 1 Применяют смешение и интеграцию, то есть приводят все данные к единому виду. 13