Blokcheyn va mayning jarayoni

5) Ijtimoiy tarmoqlar va xizmatlardan olingan ma’lumotlar. Yirik ijtimoiy tarmoqlarning (Facebook, VKontakte, LinkedIn, Twitter, Instagram va boshqalar) funksiyalari, biznes, bozor munosabatlarida jismoniy shaxslarning ishtiroki, yangi va istiqbolli mahsulotlar, xizmatlar, kompaniyalar haqida yana bir ma’lumot manbasini yaratdi. Xabarlar, sharhlar, takliflar («repostlar») maqsadli mijozlarni, tijorat imkoniyatlarini, raqobatbardosh munosabatlarni, biznes va potensial hamkorlarni aniqlash hamda prognoz qilish uchun faol foydalaniladi.
Big Data tahlil qilish uchun zarur bo‘lgan ma’lumotlarni tanlaydi va tizimlaydi, katta ma’lumotlardan ilg‘or tahliliy vazifalarni bajarish uchun sun’iy intellektdan foydalanadi. Ko‘proq katta ma’lumotlar kengaytirilgan tahliliy vazifalar uchun qo‘llaniladi, shu jumladan, sun’iy aql ham.
Tahlil qilishning to‘rtta asosiy usuli mavjud:

1. 
   Tavsiflovchi tahlil (descriptive analytics) – eng keng tarqalgan usul bo‘lib, u «nima bo‘ldi?» degan savolga javob beradi hamda real vaqtda kelayotgan va tarixiy ma’lumotlarni tahlil qiladi. Asosiy maqsad ma’lum bir sohadagi muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlik sabablari va uning muntazamligini aniqlash hamda ushbu ma’lumotlardan samarali foydalanish.
   
2. 
   Bashoratli tahlil (predictive analytics) – mavjud ma’lumotlarga asoslanib, voqealarning eng ehtimoliy rivojlanishini bashorat qilishga yordam beradi. Buning uchun shunga o‘xshash xususiyatlar to‘plamiga ega bo‘lgan har qanday ob’yekt yoki hodisalarga asoslangan tayyor shablonlardan foydalanadi.
   
3. 
   Retseptiv tahlil (prescriptive analytics) – bashoratli tahlil bilan solishtirganda undan keyingi daraja. Big Data va zamonaviy texnologiyalar yordamida biznesdagi yoki boshqa faoliyatdagi muammoli nuqtalarni aniqlash va kelajakda qaysi yo‘l bilan ulardan qochish mumkinligini hisoblash mumkin.
   
4.