Introduction
Le traitement des données est une méthode de manipulation des données. Cela signifie la conversion de données brutes en contenu significatif et lisible par machine. Il s’agit essentiellement d’un processus de conversion de données brutes en informations significatives. « Il peut faire référence à l’utilisation de méthodes automatisées pour traiter des données commerciales. »En règle générale, cela utilise des activités relativement simples et répétitives pour traiter de grands volumes d’informations similaires. Les données brutes sont l’entrée qui entre dans une sorte de traitement pour générer une sortie significative.
Types de traitement des données
Il existe différents types de techniques de traitement des données, en fonction de ce pour quoi les données sont nécessaires. Dans cet article, nous allons discuter des cinq principaux types de traitement des données.
1.Traitement de données commerciales
Le traitement de données commerciales désigne une méthode d’application de bases de données relationnelles standard, et il comprend l’utilisation du traitement par lots. Cela implique de fournir d’énormes données en entrée dans le système et de créer un grand volume de sortie, mais en utilisant moins d’opérations de calcul. Il combine essentiellement le commerce et les ordinateurs pour le rendre utile pour une entreprise. Les données traitées via ce système sont généralement standardisées et présentent donc un risque d’erreur beaucoup plus faible.
De nombreux travaux manuels sont automatisés grâce à l’utilisation d’ordinateurs pour le rendre facile et résistant aux erreurs. Les ordinateurs sont utilisés dans les entreprises pour prendre des données brutes et les traiter en une forme d’information utile à l’entreprise. Les programmes de comptabilité sont des exemples prototypes d’applications de traitement de données. Un système d’information (SI) est le domaine qui étudie tels que les systèmes informatiques organisationnels.
2.Traitement des données scientifiques
Contrairement au traitement des données commerciales, le traitement des données scientifiques implique une utilisation importante d’opérations de calcul, mais des volumes d’entrées et de sorties plus faibles. Les opérations de calcul comprennent des opérations arithmétiques et de comparaison. Dans ce type de traitement, les risques d’erreurs ne sont pas acceptables car cela conduirait à une prise de décision illicite. Par conséquent, le processus de validation, de tri et de standardisation des données est effectué avec beaucoup de soin, et une grande variété de méthodes scientifiques sont utilisées pour s’assurer qu’aucune relation et conclusion erronées ne sont tirées.
Cela prend plus de temps que dans le traitement des données commerciales. Les exemples courants de traitement de données scientifiques comprennent le traitement, la gestion et la distribution de produits de données scientifiques et facilitent l’analyse scientifique des algorithmes, des données d’étalonnage et des produits de données, ainsi que la maintenance de tous les logiciels, des données d’étalonnage, sous un contrôle strict de la configuration.
3. Traitement par lots
Traitement par lots désigne un type de traitement de données dans lequel un certain nombre de cas sont traités simultanément. Les données sont collectées et traitées par lots, et elles sont principalement utilisées lorsque les données sont homogènes et en grande quantité. Le traitement par lots peut être défini comme l’exécution simultanée, simultanée ou séquentielle d’une activité. Le traitement par lots simultané se produit lorsqu’ils sont exécutés par la même ressource pour tous les cas en même temps. Le traitement séquentiel par lots se produit lorsqu’ils sont exécutés par la même ressource pour différents cas, soit immédiatement, soit immédiatement après l’autre.
Traitement par lots simultané signifie lorsqu’ils sont exécutés par les mêmes ressources mais se chevauchent partiellement dans le temps. Il est principalement utilisé dans des applications financières ou dans des endroits où des niveaux de sécurité supplémentaires sont requis. Dans ce traitement, le temps de calcul est relativement moindre car en appliquant une fonction à l’ensemble des données, on extrait complètement la sortie. Il est capable de terminer le travail avec une intervention humaine très réduite.
4. Traitement en ligne
Dans le langage des systèmes de base de données d’aujourd’hui, « en ligne » qui signifie « interactif », dans les limites de la patience. »Le traitement en ligne est le contraire du traitement « par lots ». Le traitement en ligne peut être construit à partir d’un certain nombre d’opérateurs relativement plus simples, tout comme les moteurs de traitement de requêtes traditionnels sont construits. Les opérations analytiques de traitement en ligne impliquent généralement des fractions majeures de grandes bases de données. Il devrait donc être surprenant que les systèmes analytiques en ligne d’aujourd’hui offrent des performances interactives. Le secret de leur succès est le précalcul.
Dans la plupart des systèmes de traitement analytique en ligne, la réponse à chaque point et clic est calculée bien avant même que l’utilisateur ne démarre l’application. En fait, de nombreux systèmes de traitement en ligne effectuent ce calcul de manière relativement inefficace, mais comme le traitement est effectué à l’avance, l’utilisateur final ne voit pas le problème de performance. Ce type de traitement est utilisé lorsque les données doivent être traitées en continu et qu’elles sont introduites automatiquement dans le système.
5. Traitement en temps réel
Le système de gestion de données actuel limite généralement la capacité de traitement des données au fur et à mesure car ce système est toujours basé sur des mises à jour périodiques de lots en raison desquelles il y a un décalage de plusieurs heures dans la survenance d’un événement et son enregistrement ou sa mise à jour. Cela a entraîné la nécessité d’un système capable d’enregistrer, de mettre à jour et de traiter les données au fur et à mesure, c’est-à-dire en temps réel, ce qui aiderait à réduire le délai entre l’occurrence et le traitement à presque zéro. D’énormes quantités de données sont déversées dans les systèmes des organisations, de sorte que leur stockage et leur traitement dans un environnement en temps réel changeraient le scénario.
La plupart des organisations souhaitent disposer d’informations en temps réel sur les données afin de comprendre pleinement l’environnement au sein ou en dehors de leur organisation. C’est là que se pose le besoin d’un système capable de gérer le traitement et l’analyse des données en temps réel. Ce type de traitement fournit des résultats au fur et à mesure. La méthode la plus courante consiste à prendre les données directement à partir de leur source, qui peut également être appelée flux, et à tirer des conclusions sans les transférer ou les télécharger. Une autre technique majeure du traitement en temps réel est les techniques de virtualisation des données où des informations significatives sont extraites pour les besoins du traitement des données alors que les données restent sous leur forme source.
Conclusion
Ceci est une introduction de base au concept de traitement des données et à ses cinq principaux types. Tous les types ont été brièvement discutés, et toutes ces méthodes ont leur pertinence dans leurs domaines respectifs, mais il semble que dans l’environnement dynamique d’aujourd’hui, les systèmes de traitement en temps réel et en ligne seront les plus utilisés.
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