Úvod
zpracování dat je metoda manipulace s daty. To znamená převod nezpracovaných dat na smysluplný a strojově čitelný obsah. Jedná se v podstatě o proces převodu nezpracovaných dat na smysluplné informace. „Může odkazovat na použití automatizovaných metod pro zpracování komerčních dat.“Obvykle To používá relativně jednoduché, opakující se činnosti ke zpracování velkých objemů podobných informací. Surová data jsou vstup, který jde do nějakého zpracování, aby generoval smysluplný výstup.
typy zpracování dat
existují různé typy technik zpracování dat v závislosti na tom, k čemu jsou data potřebná. V tomto článku budeme diskutovat o pěti hlavních typech zpracování dat.
1.Komerční zpracování dat
komerční zpracování dat znamená metodu použití standardních relačních databází a zahrnuje použití dávkového zpracování. Zahrnuje poskytování obrovských dat jako vstupu do systému a vytváření velkého objemu výstupu, ale s použitím méně výpočetních operací. V podstatě kombinuje obchod a počítače, aby byl užitečný pro podnikání. Data, která jsou zpracovávána prostřednictvím tohoto systému, jsou obvykle standardizována, a proto mají mnohem nižší šanci na chyby.
mnoho manuálních prací je automatizováno pomocí počítačů, aby bylo snadné a odolné proti chybám. Počítače se používají v podnikání, aby se nezpracovaná data a zpracovat do formy informací, které jsou užitečné pro podnikání. Účetní programy jsou prototypovými příklady aplikací pro zpracování dat. Informační systém (IS) je obor, který studuje například organizační počítačové systémy.
2.Vědecké zpracování dat
na rozdíl od komerčního zpracování dat zahrnuje zpracování vědeckých dat velké využití výpočetních operací, ale nižší objemy vstupů i výstupů. Výpočetní operace zahrnují aritmetické a srovnávací operace. V tomto typu zpracování nejsou jakékoli šance na chyby přijatelné, protože by to vedlo k nesprávnému rozhodování. Proces ověřování, třídění a standardizace dat se proto provádí velmi pečlivě a používá se široká škála vědeckých metod, aby se zajistilo, že nedojde k nesprávným vztahům a závěrům.
to trvá déle než při zpracování komerčních dat. Mezi běžné příklady zpracování vědeckých údajů patří zpracování, správa, a distribuovat vědecké datové produkty a usnadnit vědeckou analýzu algoritmů, kalibrační data, a datové produkty, jakož i udržování veškerého softwaru, kalibrační data, pod přísnou kontrolou konfigurace.
3. Dávkové zpracování
dávkové zpracování znamená typ zpracování dat, ve kterém je řada případů zpracovávána současně. Data jsou shromažďována a zpracovávána v dávkách a většinou se používají, když jsou data homogenní a ve velkém množství. Dávkové zpracování lze definovat jako souběžné, simultánní nebo sekvenční provedení aktivity. Současné dávkové zpracování nastává, když jsou prováděny stejným zdrojem pro všechny případy současně. K sekvenčnímu dávkovému zpracování dochází, když jsou prováděny stejným zdrojem pro různé případy buď okamžitě, nebo bezprostředně po sobě.
souběžné dávkové zpracování znamená, že jsou prováděny stejnými prostředky, ale částečně se překrývají v čase. Používá se většinou ve finančních aplikacích nebo na místech, kde jsou vyžadovány další úrovně zabezpečení. Při tomto zpracování je výpočetní čas relativně menší, protože aplikací funkce na celá data se výstup zcela extrahuje. Je schopen dokončit práci s velmi menším množstvím lidského zásahu.
4. Online zpracování
v jazyce dnešních databázových systémů, „online“, což znamená „interaktivní“, v mezích trpělivosti.“Online zpracování je opakem „dávkového“ zpracování. Online zpracování může být postaveno z řady relativně jednodušších operátorů, stejně jako jsou postaveny tradiční motory pro zpracování dotazů. Analytické operace Online zpracování obvykle zahrnují hlavní zlomky velkých databází. Proto by mělo být překvapivé, že dnešní online analytické systémy poskytují interaktivní výkon. Tajemství jejich úspěchu je předkomputace.
ve většině online analytických systémů zpracování je odpověď na každý bod a kliknutí vypočtena dlouho předtím, než uživatel dokonce spustí aplikaci. Ve skutečnosti mnoho on-line systémy zpracování dělat, že výpočet relativně neefektivně, ale protože zpracování se provádí v předstihu, koncový uživatel nevidí problém s výkonem. Tento typ zpracování se používá, když mají být data zpracovávána nepřetržitě a jsou automaticky přiváděna do systému.
5. Zpracování v reálném čase
současný systém správy dat obvykle omezuje kapacitu zpracování dat na základě as a when, protože tento systém je vždy založen na pravidelných aktualizacích šarží, kvůli nimž dochází k časovému zpoždění o mnoho hodin v dění události a zaznamenávání nebo aktualizaci. To způsobilo potřebu systému, který by byl schopen zaznamenávat, aktualizovat a zpracovávat data na základě jak a kdy, tj. v reálném čase, což by pomohlo snížit časové zpoždění mezi výskytem a zpracováním téměř na nulu. Obrovské kusy dat se nalévají do systémů mimo organizace, a proto by jejich ukládání a zpracování v prostředí v reálném čase změnilo scénář.
většina organizací chce mít přehled o datech v reálném čase, aby plně porozuměla prostředí uvnitř nebo vně své organizace. Zde vzniká potřeba systému, který by byl schopen zpracovat zpracování a analýzu dat v reálném čase. Tento typ zpracování poskytuje výsledky, jak a kdy se to stane. Nejběžnější metodou je převzít data přímo ze zdroje, který může být také označován jako stream, a vyvodit závěry, aniž by je skutečně přenesl nebo stáhl. Další významnou technikou zpracování v reálném čase jsou techniky virtualizace dat, kde jsou vytaženy smysluplné informace pro potřeby zpracování dat, zatímco data zůstávají ve své zdrojové podobě.
závěr
toto je základní úvod do pojmu zpracování dat a jeho pěti hlavních typů. Všechny typy byly stručně diskutovány a všechny tyto metody mají svůj význam ve svých oborech, ale zdá se, že v dnešním dynamickém prostředí budou nejpoužívanější systémy zpracování v reálném čase a online.
Máte-li zájem o kariéru v oblasti datové vědy, náš 11měsíční osobní postgraduální certifikát diplom v kurzu datové vědy vám může nesmírně pomoci stát se úspěšným profesionálem v oblasti datové vědy.
přečtěte si také
- co je statistická analýza?