Introduction
Data Processing is a method of manipulation of data. Se tarkoittaa raakadatan muuntamista mielekkääksi ja koneellisesti luettavaksi sisällöksi. Se on pohjimmiltaan prosessi, jossa raakadata muunnetaan mielekkääksi tiedoksi. ”Se voi viitata automatisoitujen menetelmien käyttöön kaupallisen tiedon käsittelyssä.”Tyypillisesti tämä käyttää suhteellisen yksinkertaisia, toistuvia toimintoja käsitelläkseen suuria määriä samankaltaista tietoa. Raakadata on syöte, joka menee jonkinlaiseen käsittelyyn tarkoituksellisen tuotoksen tuottamiseksi.
Tietojenkäsittelytyypit
tietojenkäsittelytekniikoita on erilaisia riippuen siitä, mihin tietoja tarvitaan. Tässä artikkelissa, aiomme keskustella viisi päätyyppiä tietojenkäsittelyn.
1.Kaupallinen tietojenkäsittely
kaupallisella tietojenkäsittelyllä tarkoitetaan standardirelaatiotietokantojen soveltamistapaa, ja se sisältää eräkäsittelyn käytön. Siihen kuuluu valtavan datan tarjoaminen syöttönä järjestelmään ja suuren tuotosmäärän luominen, mutta käyttämällä vähemmän laskennallisia operaatioita. Se pohjimmiltaan yhdistää kaupan ja tietokoneet, jotta se olisi hyödyllinen yritykselle. Tämän järjestelmän kautta käsiteltävät tiedot ovat yleensä standardoituja ja siksi niillä on paljon pienempi virheiden mahdollisuus.
monet manuaaliset työt on automatisoitu tietokoneiden avulla, jotta ne olisivat helppoja ja virheettömiä. Tietokoneita käytetään liiketoiminnassa raakadatan ottamiseen ja sen jalostamiseen liiketoiminnan kannalta hyödylliseksi informaatioksi. Kirjanpito-ohjelmat ovat prototyyppisiä esimerkkejä tietojenkäsittelysovelluksista. Tietojärjestelmä (IS) on ala, joka tutkii esimerkiksi organisatorisia tietojärjestelmiä.
2.Tieteellinen tietojenkäsittely
toisin kuin kaupallinen tietojenkäsittely, Tieteellinen tietojenkäsittely sisältää suuren määrän laskennallisia operaatioita, mutta pienempiä syöttömääriä sekä tuotoksia. Laskennallisia operaatioita ovat aritmeettiset ja vertailuoperaatiot. Tällaisessa käsittelyssä mahdolliset virheet eivät ole hyväksyttäviä, koska se johtaisi väärään päätöksentekoon. Näin ollen validointi, lajittelu ja standardointi tiedot tehdään hyvin huolellisesti, ja monenlaisia tieteellisiä menetelmiä käytetään varmistamaan, ettei vääriä suhteita ja johtopäätöksiä tehdään.
tämä vie pidemmän ajan kuin kaupallisessa tietojenkäsittelyssä. Yleisiä esimerkkejä tieteellisestä tietojenkäsittelystä ovat tieteen tietotuotteiden käsittely, hallinta ja jakelu sekä algoritmien, kalibrointitietojen ja tietotuotteiden tieteellisen analysoinnin helpottaminen sekä kaikkien ohjelmistojen, kalibrointitietojen ylläpitäminen tiukassa konfiguraatiokontrollissa.
3. Eräkäsittely
eräkäsittely tarkoittaa tietojenkäsittelyn tyyppiä, jossa useita tapauksia käsitellään samanaikaisesti. Aineisto kerätään ja käsitellään erissä, ja sitä käytetään lähinnä silloin, kun aineisto on homogeenista ja suuria määriä. Eräkäsittely voidaan määritellä toiminnan samanaikaiseksi, samanaikaiseksi tai peräkkäiseksi suoritukseksi. Samanaikainen eräkäsittely tapahtuu, kun ne suoritetaan samalla resurssilla kaikissa tapauksissa samaan aikaan. Vaiheittainen eräkäsittely tapahtuu, kun sama resurssi suorittaa ne eri tapauksissa joko välittömästi tai välittömästi toistensa jälkeen.
samanaikaisella Eräkäsittelyllä tarkoitetaan sitä, että ne toteutetaan samoilla resursseilla, mutta ajallisesti osittain päällekkäisinä. Sitä käytetään enimmäkseen rahoitussovelluksissa tai paikoissa, joissa vaaditaan lisäturvaa. Tässä käsittelyssä laskennallinen aika on suhteellisesti vähemmän, koska soveltamalla funktiota koko dataan poimii ulostulon kokonaan. Se pystyy suorittamaan työnsä hyvin vähemmällä inhimillisellä väliintulolla.
4. Online-käsittely
nykypäivän tietokantajärjestelmien kielenkäytössä ”Online”, joka merkitsee ”interaktiivista”, kärsivällisyyden rajoissa.”Online-käsittely on ”erän” käsittelyn vastakohta. Online-käsittely voidaan rakentaa useista suhteellisen yksinkertaisemmista operaattoreista, samaan tapaan kuin perinteiset kyselykäsittelymoottorit. Online-käsittely analyyttiset operaatiot liittyvät tyypillisesti suurten tietokantojen suuriin murto-osiin. Siksi onkin yllättävää, että nykyiset online-analyyttiset järjestelmät tarjoavat interaktiivisen suorituskyvyn. Niiden menestyksen salaisuus on precomputation.
useimmissa Online-analyyttisissä Käsittelyjärjestelmissä vastaus jokaiseen pisteeseen ja klikkaukseen lasketaan kauan ennen kuin käyttäjä edes käynnistää sovellusta. Itse asiassa monet online-käsittelyjärjestelmät tekevät tuon laskennan suhteellisen tehottomasti, mutta koska käsittely tehdään etukäteen, loppukäyttäjä ei näe suorituskykyongelmaa. Tällaista käsittelyä käytetään, kun tietoja käsitellään jatkuvasti, ja se syötetään järjestelmään automaattisesti.
5. Reaaliaikainen käsittely
nykyinen tiedonhallintajärjestelmä rajoittaa tyypillisesti tietojen käsittelykapasiteettia milloin ja milloin, koska järjestelmä perustuu aina erien määräaikaispäivityksiin, joiden vuoksi tapahtuman tapahtumisessa ja tallentamisessa tai päivittämisessä on monta tuntia viivettä. Tämä aiheutti tarpeen järjestelmälle, joka pystyisi tallentamaan, päivittämään ja käsittelemään tietoja milloin ja milloin, ts. reaaliajassa, mikä auttaisi vähentämään viive esiintymisen ja käsittelyn lähes nollaan. Valtavia palasia dataa kaadetaan järjestelmiin organisaatioista, joten sen tallentaminen ja käsittely reaaliaikaisessa ympäristössä muuttaisi skenaariota.
useimmat organisaatiot haluavat reaaliaikaista tietoa aineistosta, jotta ne ymmärtäisivät ympäristön organisaatiossaan tai sen ulkopuolella täysin. Tällöin syntyy tarve järjestelmälle, joka pystyisi käsittelemään reaaliaikaista tietojenkäsittelyä ja analytiikkaa. Tämäntyyppinen käsittely tuottaa tuloksia sitä mukaa kuin Ja kun se tapahtuu. Yleisin tapa on ottaa tieto suoraan sen lähteestä, jota voidaan kutsua myös streamiksi, ja tehdä johtopäätöksiä varsinaisesti siirtämättä tai lataamatta sitä. Toinen merkittävä reaaliaikaisen käsittelyn tekniikka on datan virtualisointitekniikat, joissa mielekästä tietoa vedetään tietojenkäsittelyn tarpeisiin datan pysyessä lähdemuodossaan.
Conclusion
This is a basic introduction to the concept of data processing and its five main types. Kaikki tyypit on keskusteltu lyhyesti, ja kaikki nämä menetelmät ovat niiden merkitystä omilla aloilla, mutta näyttää siltä, että nykypäivän dynaaminen ympäristö, reaaliaikainen ja online-käsittelyjärjestelmät tulevat olemaan yleisimmin käytetty niistä.
jos olet kiinnostunut tekemään uraa datatieteen alalla, 11 kuukauden henkilökohtainen jatko-opintomme datatieteen diplomi voi auttaa sinua valtavasti menestymään datatieteen ammattilaisena.
lue myös
- mikä on tilastollinen analyysi?