Некоторые методы обработки больших данных в промышленности:

• Извлечение данных из источников. 2 Большая часть данных генерируется на уровне датчиков, АСУТП, MES, ERP. 2
• Хранение данных. 2 Для этого используется хранилище данных, не зависящее от производственных серверов. 2
• Обработка данных. 2 Происходит нормализация данных для того, чтобы впоследствии можно было применять инструменты «гибкой аналитики», статистического контроля и анализа, цифрового моделирования. 2
• Анализ данных. 2 «Гибкая аналитика» позволяет с помощью мастеров самостоятельно просто и быстро организовать клиент-ориентированную аналитику. 2 То есть любой обученный работник настраивает для себя ту отчётность, которая ему необходима для работы: отчёты, графики, гистограммы, регрессии, карты Шухарта. 2
• Цифровое моделирование. 2 Позволяет найти «цифровые двойники» не только технологических объектов, но и бизнес-процессов. 2 Когда у специалиста есть «цифровой двойник», он может оперативно найти наилучшие нормы, технологические режимы, процедуры, регламенты. 2

Выбор метода зависит от задачи и объёма данных, его решает специалист по работе с данными (Data Scientist). 1