Процесс обработки запросов к большим массивам данных включает несколько этапов: 3

1. Сбор данных. 1 Их собирают из разных источников, например социальных сетей, статистических органов, медицинских карт и других. 1 В процессе сбора данные проходят очистку (Data Cleaning) — их находят, отбирают и фильтруют, проверяя на точность и соответствие заданным параметрам. 1
2. Хранение. 1 Большие данные хранят и обрабатывают с помощью облачных серверов и распределённых вычислительных мощностей. 1 Для этого используют, например, DWH (data warehouse) — единое хранилище для всех данных, на основе которых компания формирует отчёты и принимает решения, или Data Lake — «озёра данных», которые не имеют единого формата и чёткой структуры. 1
3. Обработка. 1 Для обработки больших данных применяют особое ПО, которое работает по технологии MapReduce. 1 Сначала алгоритм отбирает данные по заданным параметрам, затем распределяет между отдельными узлами, серверами или компьютерами, а потом они одновременно обрабатывают эти сегменты данных, параллельно друг с другом. 1

Также для обработки больших данных могут использоваться другие методы, например, нейросети, технология Data Mining, предиктивная аналитика, статический анализ и имитационное моделирование. 3