En este estudio, se analizan las soluciones numéricas al problema de Elder utilizando tecnologías de Big Data y enfoques basados en datos. Se investigan las soluciones en estado estacionario al problema de Elder con respecto a los números de Rayleigh, tamaños de cuadrícula, perturbaciones y otros parámetros del sistema estudiado. Se realiza un análisis de complejidad para los conjuntos de datos que contienen diferentes soluciones al problema de Elder, y se estima el tiempo de mayor complejidad de las soluciones numéricas. Se propone un enfoque para la identificación de dedos transitorios y la visualización de grandes conjuntos de soluciones. Se desarrollan modelos predictivos para pronosticar estados estacionarios basados en observaciones tempranas. Estos modelos se clasifican en tres posibles tipos dependiendo de las características (predictores) utilizados en un modelo. Se presentan los resultados numéricos de la precisión de la predicción, incluidos los intervalos de confianza estimados para la precisión y el tiempo estimado de previsibilidad del 95%. Se visualizan diferentes soluciones, sus promedios, componentes principales y otros parámetros.