Introduzione
L’elaborazione dei dati è un metodo di manipolazione dei dati. Significa la conversione di dati grezzi in contenuti significativi e leggibili dalla macchina. Fondamentalmente è un processo di conversione di dati grezzi in informazioni significative. “Può riferirsi all’uso di metodi automatizzati per elaborare dati commerciali.”In genere, questo utilizza attività relativamente semplici e ripetitive per elaborare grandi volumi di informazioni simili. I dati grezzi sono l’input che entra in una sorta di elaborazione per generare un output significativo.
Tipi di elaborazione dei dati
Esistono diversi tipi di tecniche di elaborazione dei dati, a seconda di ciò per cui i dati sono necessari. In questo articolo, discuteremo i cinque principali tipi di elaborazione dei dati.
1.Elaborazione dei dati commerciali
Per elaborazione dei dati commerciali si intende un metodo di applicazione di database relazionali standard e include l’utilizzo dell’elaborazione in batch. Si tratta di fornire enormi dati come input nel sistema e creare un grande volume di output ma utilizzando meno operazioni computazionali. Combina fondamentalmente commercio e computer per renderlo utile per un’azienda. I dati che vengono elaborati attraverso questo sistema sono di solito standardizzati e quindi hanno una probabilità molto inferiore di errori.
Molti lavori manuali sono automatizzati attraverso l’uso di computer per renderlo facile e a prova di errore. I computer sono utilizzati nel mondo degli affari per prendere i dati grezzi ed elaborarli in una forma di informazioni che è utile per il business. I programmi di contabilità sono esempi prototipici di applicazioni di elaborazione dati. Un sistema informativo (IS) è il campo che studia come i sistemi informatici organizzativi.
2.Elaborazione dei dati scientifici
A differenza dell’elaborazione dei dati commerciali, l’elaborazione dei dati scientifici comporta un ampio uso di operazioni computazionali ma minori volumi di input e output. Le operazioni computazionali includono operazioni aritmetiche e di confronto. In questo tipo di elaborazione, eventuali possibilità di errori non sono accettabili in quanto porterebbe a un processo decisionale illecito. Quindi il processo di convalida, ordinamento e standardizzazione dei dati viene fatto con molta attenzione e viene utilizzata un’ampia varietà di metodi scientifici per garantire che non vengano raggiunte relazioni sbagliate e conclusioni.
Ciò richiede un tempo maggiore rispetto all’elaborazione dei dati commerciali. Gli esempi comuni di elaborazione dei dati scientifici includono l’elaborazione, la gestione e la distribuzione di prodotti di dati scientifici e facilitano l’analisi scientifica di algoritmi, dati di calibrazione e prodotti di dati, nonché il mantenimento di tutti i software, dati di calibrazione, sotto stretto controllo della configurazione.
3. Elaborazione batch
Elaborazione batch: un tipo di elaborazione dei dati in cui un certo numero di casi vengono elaborati simultaneamente. I dati vengono raccolti ed elaborati in lotti e vengono utilizzati principalmente quando i dati sono omogenei e in grandi quantità. L’elaborazione batch può essere definita come esecuzione simultanea, simultanea o sequenziale di un’attività. L’elaborazione batch simultanea si verifica quando vengono eseguiti dalla stessa risorsa per tutti i casi contemporaneamente. L’elaborazione sequenziale in batch si verifica quando vengono eseguite dalla stessa risorsa per casi diversi immediatamente o immediatamente dopo l’un l’altro.
Elaborazione batch simultanea significa quando vengono eseguiti dalle stesse risorse ma parzialmente sovrapposti nel tempo. Viene utilizzato principalmente in applicazioni finanziarie o nei luoghi in cui sono richiesti ulteriori livelli di sicurezza. In questa elaborazione, il tempo computazionale è relativamente inferiore perché applicando una funzione a tutti i dati estrae del tutto l’output. È in grado di completare il lavoro con una quantità molto minore di intervento umano.
4. Elaborazione online
Nel linguaggio dei sistemi di database odierni, “online” che significa “interattivo”, entro i limiti della pazienza.”L’elaborazione online è l’opposto dell’elaborazione” batch”. L’elaborazione online può essere costruita da un numero di operatori relativamente più semplici, tanto quanto i tradizionali motori di elaborazione delle query sono costruiti. Le operazioni analitiche di elaborazione online in genere coinvolgono frazioni importanti di database di grandi dimensioni. Dovrebbe quindi essere sorprendente che i sistemi analitici online di oggi forniscano prestazioni interattive. Il segreto del loro successo è la precomputazione.
Nella maggior parte dei sistemi di elaborazione analitica online, la risposta a ciascun punto e clic viene calcolata molto prima che l’utente avvii l’applicazione. In effetti, molti sistemi di elaborazione online eseguono tale calcolo in modo relativamente inefficiente, ma poiché l’elaborazione viene eseguita in anticipo, l’utente finale non vede il problema delle prestazioni. Questo tipo di elaborazione viene utilizzato quando i dati devono essere elaborati in modo continuo e vengono immessi automaticamente nel sistema.
5. Elaborazione in tempo reale
L’attuale sistema di gestione dei dati limita in genere la capacità di elaborazione dei dati su base as e when perché questo sistema si basa sempre su aggiornamenti periodici di batch a causa dei quali c’è un ritardo di molte ore nell’accadere di un evento e nella registrazione o nell’aggiornamento. Ciò ha causato la necessità di un sistema in grado di registrare, aggiornare ed elaborare i dati su base as e when, ovvero in tempo reale che aiuterebbe a ridurre il ritardo tra l’occorrenza e l’elaborazione a quasi zero. Enormi blocchi di dati vengono riversati nei sistemi delle organizzazioni, quindi archiviarli ed elaborarli in un ambiente in tempo reale cambierebbe lo scenario.
La maggior parte delle organizzazioni desidera avere informazioni dettagliate in tempo reale sui dati in modo da comprendere appieno l’ambiente all’interno o all’esterno della propria organizzazione. È qui che sorge la necessità di un sistema in grado di gestire l’elaborazione e l’analisi dei dati in tempo reale. Questo tipo di elaborazione fornisce risultati come e quando accade. Il metodo più comune è quello di prendere i dati direttamente dalla sua fonte, che può anche essere indicato come flusso, e trarre conclusioni senza effettivamente trasferirlo o scaricarlo. Un’altra tecnica importante nell’elaborazione in tempo reale sono le tecniche di virtualizzazione dei dati in cui vengono estratte informazioni significative per le esigenze dell’elaborazione dei dati mentre i dati rimangono nella loro forma di origine.
Conclusione
Questa è un’introduzione di base al concetto di elaborazione dei dati e ai suoi cinque tipi principali. Tutti i tipi sono stati discussi brevemente e tutti questi metodi hanno la loro rilevanza nei rispettivi campi, ma sembra che nell’ambiente dinamico di oggi, i sistemi di elaborazione in tempo reale e online saranno i più utilizzati.
Se sei interessato a fare carriera nel dominio della scienza dei dati, il nostro diploma post-laurea di persona di 11 mesi nel corso di scienza dei dati può aiutarti immensamente a diventare un professionista di successo nella scienza dei dati.
LEGGI ANCHE
- Che cos’è l’analisi statistica?