빅 데이터를 처리하기 위해 소스 데이터를 나누어 저장하고 다시 노드에서 익명화된 뒤, 리듀서에 의해 통합되어 중앙서버에 전달된다. 데이터 익명화가 진행되기 전 중의성 해소를 위한 알고리즘이 적용 된다.
위의 그림에서 빅 데이터를 처리하기 위해서 각각의 소스 데이터를 분산 저장하게 된다. 분산 저장된 데이터는 각각의 노드에서 처리된 뒤, 하나의 데이터로 통합되어 중앙서버에 전달된다. 이때 데이터를 분산 저장하고 읽기를 위해서는 별도의 분산 파일 시스템이 필요하게 되는데, 현재 가장 많이 사용되는 빅 데이터 분산처리 파일 시스템은 하둡 분산 처리 파일 시스템(HDFS, Hadoop Distributed File System)을 들 수 있다. 분산된 각각의 데이터는 각 노드에 존재하는 익명화 프로그램에 의해 익명화가 진행 된다. 이때 익명화 프로그램은 맵(Map)코드 형태로 배포가 되며, 처리된 결과는 리듀서(Reducer)에 의해 정렬된 후 서버에 전달된다. 또한 데이터를 익명화하기 전에 의미 중의성을 해소하기 위해 별도의 중의성 해결 알고리즘이 적용 된다.