在電腦上存儲此類數(shù)據(jù)時，選擇合適的關系型數(shù)據(jù)庫或非關系型數(shù)據(jù)庫來存儲基礎數(shù)據(jù)。對于大量實時變動的數(shù)據(jù)，考慮使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，MongoDB等；對于結(jié)構(gòu)化且變化較少的數(shù)據(jù)，選擇關系型數(shù)據(jù)庫，如MySQL、Oracle等。

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與挖掘利用數(shù)據(jù)倉庫技術進行數(shù)據(jù)的整合和預處理，通過數(shù)據(jù)挖掘工具或者建立數(shù)據(jù)模型對數(shù)據(jù)進行深入分析。

在新能源汽車行業(yè)重點關注的是電池性能和充電設施的分布情況。對于電池性能數(shù)據(jù)，通過嵌入式系統(tǒng)收集上傳到云端，于我司更好地理解電池的使用情況和維護需求。對于充電設施數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS技術進行存儲和展示，方便用戶查找最近的充電站。

在大數(shù)據(jù)處理行業(yè)關注的是數(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲、分析和可視化整個流程，以及如何提高數(shù)據(jù)處理效率和準確性。為此采用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，結(jié)合機器學習和深度學習技術進行數(shù)據(jù)分析。

至于藥品行業(yè)關注的是藥品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等全過程數(shù)據(jù)，以及患者用藥記錄、不良反報告等信息。對于這類數(shù)據(jù)使用專門的醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)庫進行存儲，配合專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件進行研究。