Einführung
Die Datenverarbeitung ist eine Methode zur Manipulation von Daten. Es bedeutet die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige und maschinenlesbare Inhalte. Es ist im Grunde ein Prozess der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Informationen. „Es kann sich auf die Verwendung automatisierter Methoden zur Verarbeitung kommerzieller Daten beziehen.“ In der Regel werden dabei relativ einfache, sich wiederholende Aktivitäten verwendet, um große Mengen ähnlicher Informationen zu verarbeiten. Rohdaten sind die Eingaben, die in eine Art Verarbeitung einfließen, um eine aussagekräftige Ausgabe zu generieren.
Arten der Datenverarbeitung
Es gibt verschiedene Arten von Datenverarbeitungstechniken, je nachdem, wofür die Daten benötigt werden. In diesem Artikel werden wir die fünf wichtigsten Arten der Datenverarbeitung diskutieren.
1.Kommerzielle Datenverarbeitung
Die kommerzielle Datenverarbeitung bedeutet eine Methode zur Anwendung von relationalen Standarddatenbanken und umfasst die Verwendung der Stapelverarbeitung. Es beinhaltet die Bereitstellung großer Datenmengen als Eingabe in das System und die Erstellung eines großen Ausgabevolumens, wobei jedoch weniger Rechenoperationen verwendet werden. Es kombiniert im Grunde Handel und Computer, um es für ein Unternehmen nützlich zu machen. Die Daten, die über dieses System verarbeitet werden, sind in der Regel standardisiert und haben daher eine viel geringere Fehlerwahrscheinlichkeit.
Viele manuelle Arbeiten werden durch den Einsatz von Computern automatisiert, um sie einfach und fehlersicher zu machen. Computer werden im Geschäft verwendet, um Rohdaten zu nehmen und sie in eine Form von Informationen zu verarbeiten, die für das Geschäft nützlich ist. Buchhaltungsprogramme sind prototypische Beispiele für Datenverarbeitungsanwendungen. Ein Informationssystem (IS) ist das Feld, das wie organisatorische Computersysteme studiert.
2.Wissenschaftliche Datenverarbeitung
Im Gegensatz zur kommerziellen Datenverarbeitung erfordert die wissenschaftliche Datenverarbeitung einen großen Einsatz von Rechenoperationen, jedoch ein geringeres Volumen an Ein- und Ausgängen. Die Rechenoperationen umfassen arithmetische und Vergleichsoperationen. Bei dieser Art der Verarbeitung sind Fehlerwahrscheinlichkeiten nicht akzeptabel, da dies zu falschen Entscheidungen führen würde. Daher wird der Prozess der Validierung, Sortierung und Standardisierung der Daten sehr sorgfältig durchgeführt, und eine Vielzahl von wissenschaftlichen Methoden werden verwendet, um sicherzustellen, dass keine falschen Beziehungen und Schlussfolgerungen erreicht werden.
Dies dauert länger als bei der kommerziellen Datenverarbeitung. Zu den gängigen Beispielen für die Verarbeitung wissenschaftlicher Daten gehören die Verarbeitung, Verwaltung und Verteilung wissenschaftlicher Datenprodukte und die Erleichterung der wissenschaftlichen Analyse von Algorithmen, Kalibrierungsdaten und Datenprodukten sowie die Pflege aller Software und Kalibrierungsdaten unter strenger Konfigurationskontrolle.
3. Stapelverarbeitung
Stapelverarbeitung bezeichnet eine Art der Datenverarbeitung, bei der mehrere Fälle gleichzeitig verarbeitet werden. Die Daten werden in Stapeln gesammelt und verarbeitet und werden hauptsächlich verwendet, wenn die Daten homogen und in großen Mengen vorliegen. Stapelverarbeitung kann als gleichzeitige, gleichzeitige oder sequentielle Ausführung einer Aktivität definiert werden. Die gleichzeitige Stapelverarbeitung erfolgt, wenn sie von derselben Ressource für alle Fälle gleichzeitig ausgeführt werden. Sequentielle Stapelverarbeitung tritt auf, wenn sie von derselben Ressource für verschiedene Fälle entweder unmittelbar oder unmittelbar nacheinander ausgeführt werden.
Gleichzeitige Stapelverarbeitung bedeutet, dass sie von denselben Ressourcen ausgeführt werden, sich jedoch teilweise zeitlich überlappen. Es wird hauptsächlich in Finanzanwendungen oder an Orten eingesetzt, an denen zusätzliche Sicherheitsstufen erforderlich sind. Bei dieser Verarbeitung ist die Rechenzeit relativ geringer, da durch Anwenden einer Funktion auf die gesamten Daten insgesamt die Ausgabe extrahiert wird. Es ist in der Lage, die Arbeit mit einem sehr geringen menschlichen Eingriff abzuschließen.
4. Online-Verarbeitung
Im Sprachgebrauch der heutigen Datenbanksysteme bedeutet „online“ „interaktiv“ im Rahmen der Geduld.“ Online-Verarbeitung ist das Gegenteil von „Batch“ -Verarbeitung. Die Online-Verarbeitung kann aus einer Reihe relativ einfacher Operatoren aufgebaut werden, ähnlich wie herkömmliche Abfrageverarbeitungs-Engines. Online-Verarbeitung Analytische Vorgänge umfassen in der Regel große Teile großer Datenbanken. Es sollte daher überraschen, dass die heutigen Online-Analysesysteme interaktive Leistung bieten. Das Geheimnis ihres Erfolgs ist die Vorberechnung.
In den meisten analytischen Online-Verarbeitungssystemen wird die Antwort auf jeden Punkt und Klick berechnet, lange bevor der Benutzer die Anwendung überhaupt startet. Tatsächlich führen viele Online-Verarbeitungssysteme diese Berechnung relativ ineffizient durch, aber da die Verarbeitung im Voraus erfolgt, sieht der Endbenutzer das Leistungsproblem nicht. Diese Art der Verarbeitung wird verwendet, wenn Daten kontinuierlich verarbeitet werden sollen und automatisch in das System eingespeist werden.
5. Echtzeitverarbeitung
Das aktuelle Datenmanagementsystem begrenzt typischerweise die Kapazität der Verarbeitung von Daten nach Bedarf, da dieses System immer auf periodischen Aktualisierungen von Stapeln basiert, aufgrund derer es eine Zeitverzögerung von vielen Stunden im Falle eines Ereignisses und der Aufzeichnung oder Aktualisierung gibt. Dies erforderte ein System, das in der Lage wäre, die Daten nach Bedarf zu erfassen, zu aktualisieren und zu verarbeiten, d.h. in Echtzeit, was dazu beitragen würde, die Zeitverzögerung zwischen Auftreten und Verarbeitung auf nahezu Null zu reduzieren. Riesige Datenmengen werden in Systeme außerhalb von Organisationen gegossen, daher würde das Speichern und Verarbeiten in einer Echtzeitumgebung das Szenario ändern.
Die meisten Organisationen möchten Echtzeit-Einblicke in die Daten haben, um die Umgebung innerhalb oder außerhalb ihrer Organisation vollständig zu verstehen. Hier entsteht der Bedarf an einem System, das in der Lage ist, die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit durchzuführen. Diese Art der Verarbeitung liefert Ergebnisse, wie und wann es passiert. Die gebräuchlichste Methode besteht darin, die Daten direkt aus ihrer Quelle, die auch als Stream bezeichnet werden kann, zu entnehmen und Schlussfolgerungen zu ziehen, ohne sie tatsächlich zu übertragen oder herunterzuladen. Eine weitere wichtige Technik in der Echtzeitverarbeitung sind Datenvirtualisierungstechniken, bei denen aussagekräftige Informationen für die Anforderungen der Datenverarbeitung abgerufen werden, während die Daten in ihrer Quellform verbleiben.
Fazit
Dies ist eine grundlegende Einführung in das Konzept der Datenverarbeitung und ihre fünf Haupttypen. Alle Arten wurden kurz diskutiert, und alle diese Methoden haben ihre Relevanz in ihren jeweiligen Bereichen, aber es scheint, dass in der heutigen dynamischen Umgebung Echtzeit- und Online-Verarbeitungssysteme die am weitesten verbreiteten sein werden.
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