На практике максимальный обработанный размер данных сильно зависит от задачи, инфраструктуры и используемых инструментов. Например, в проектах на Python часто работают с данными от нескольких мегабайт до сотен гигабайт.

Для обработки больших объемов данных (десятки и сотни гигабайт) применяют техники:

Использование потоковой обработки (streaming) или пакетной обработки (batch processing) с библиотеками вроде pandas с chunking или Dask.
Хранение данных в эффективных форматах (Parquet, HDF5).
Распределённые вычисления с помощью Spark или других фреймворков.

Например, я работал с набором данных размером около 100 ГБ, используя Dask для параллельной обработки и анализа, что позволило эффективно работать с данными, не загружая их полностью в память.

Какой максимально обработанный размер данных у вас был на практике?