Для оптимизации работы с текстовыми данными в промышленных системах можно использовать следующие методы:

• Стемминг. 1 Это метод, который позволяет свести каждую словесную единицу к её основе или корню. 1 Он помогает сократить количество различных форм одного элемента в тексте, что уменьшает объём хранения данных и повышает скорость преобразования информации. 1
• Дедупликация. 3 Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. 3 В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. 3
• Внедрение политик фильтрации и предварительной обработки. 3 Вместо того чтобы загружать данные в data lake и потом разбираться, что оставить, а что выкинуть, стоит внедрить политики фильтрации и предварительной обработки. 3
• Использование объектных хранилищ. 3 Они позволяют размещать большие массивы неструктурированных данных и автоматически расширяться вместе с ростом объёма данных. 3

Также для оптимизации работы с текстовыми данными в промышленных системах можно разграничить документы на архивные и оперативные. 4 Для хранения архивных документов следует использовать отдельные хранилища и узлы, это позволит снизить нагрузку основной базы и повысит масштабируемость системы. 4