Чем отличаются системы обработки больших данных в корпорациях и стартапах?

Возможно, имелись в виду различия в подходах к обработке больших данных (Big Data) в корпорациях и стартапах. Некоторые из них:

• Вычислительные мощности. trends.rbc.ru Для работы с большими массивами данных онлайн нужны огромные вычислительные мощности, которые обходятся очень дорого и пока что доступны только большим корпорациям. trends.rbc.ru
• Интеграция источников данных. secrets.tbank.ru Чем больше источников будет, тем более полную картину удастся составить. secrets.tbank.ru Развивается тенденция на партнёрство компаний для получения большего количества данных: так бизнес объединяется и с партнёрами, и с конкурентами. secrets.tbank.ru
• Акцент на качество, а не только на количество. secrets.tbank.ru Работа с данными будет эффективна, только когда бизнес собирает и анализирует качественную информацию. secrets.tbank.ru

Для обработки Big Data используют различные инструменты и технологии, среди которых: специальное ПО, data mining, ИИ и нейросети, визуализация аналитических данных. trends.rbc.ru

Информацию о конкретных отличиях систем обработки больших данных в корпорациях и стартапах можно найти, например, в пятом выпуске Data Talks под названием «Разница в работе с данными между корпорацией и стартапом». www.youtube.com