Какие практические подходы существуют для конкретизации целей обработки данных?

Некоторые практические подходы для конкретизации целей обработки данных:

• Пакетная обработка. 1 Подходит для задач, не требующих мгновенной реакции. 1 Позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы и обрабатывать огромные массивы исторических данных. 1
• Потоковая обработка. 1 Обработка данных в реальном времени по мере их поступления. 1 Становится критически важной в эпоху IoT и цифровых сервисов, где задержка в обработке информации может привести к упущенной выгоде или прямым убыткам. 1
• Распределённая обработка. 1 Позволяет масштабировать системы горизонтально, добавляя новые вычислительные узлы по мере роста нагрузки. 1
• Гибридная обработка. 1 Сочетание нескольких подходов для оптимальной производительности. 1 Требует более сложной архитектуры и квалифицированных специалистов для поддержки. 1
• Смешение и интеграция данных. 2 Применяется, когда большие данные собирают из множества разных источников и не всегда можно сгружать их в единую базу. 2 Для этого всю разнородную информацию приводят к единому формату. 2
• Статистический анализ. 2 Подсчёт данных по определённым критериям с получением на выходе конкретного результата обработки данных в процентах. 2
• Имитационное моделирование. 24 Помогает ответить на вопрос: «А что, если?..». 2 Для этого строят на базе больших данных максимально точную модель ситуации, а потом меняют в ней параметры. 2
• Текстовый анализ. 5 Представляет собой процесс извлечения значимой информации из неструктурированных данных в текстовом формате. 5