Некоторые современные технологии, которые позволяют эффективно обрабатывать большие объёмы информации:

• Hadoop. 1 Платформа для распределённой обработки больших данных. 1 Использует HDFS (Hadoop Distributed File System) для хранения данных и MapReduce для их обработки. 1
• Spark. 1 Платформа для быстрой обработки данных в памяти, которая поддерживает различные задачи, включая ETL, машинное обучение и потоковую обработку данных. 1
• NoSQL базы данных. 1 MongoDB, Cassandra, HBase — базы данных, оптимизированные для хранения и быстрого доступа к большим объёмам неструктурированных данных. 1
• Data Lakes. 1 Хранилища данных, которые позволяют сохранять структурированные и неструктурированные данные в исходном виде, обеспечивая гибкость в анализе и обработке данных. 1
• Машинное обучение. 24 Метод анализа данных, при котором аналитической системе задаётся алгоритм, позволяющий ей самостоятельно обучаться в процессе решения различных задач. 2
• Нейросети. 24 Их используют для распознавания визуальных образов. 2
• Предиктивная аналитика. 24 Задача — выделить несколько параметров, которые влияют на данные. 2
• Имитационное моделирование. 2 Построение моделей на основе больших данных, которые помогают провести эксперимент в компьютерной реальности, без влияния на реальное положение вещей. 3
• Визуализация. 23 Представление больших данных и результатов их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. 3