Bevezetés
az adatfeldolgozás az adatok manipulálásának módszere. Ez azt jelenti, hogy a nyers adatokat értelmes és géppel olvasható tartalommá alakítják. Ez alapvetően a nyers adatok értelmes információvá történő átalakításának folyamata. “Utalhat automatizált módszerek használatára a kereskedelmi adatok feldolgozására.”Ez általában viszonylag egyszerű, ismétlődő tevékenységeket használ nagy mennyiségű hasonló információ feldolgozására. A nyers adatok az a bemenet, amely valamilyen feldolgozásba kerül, hogy értelmes kimenetet generáljon.
az adatfeldolgozás típusai
az adatfeldolgozási technikáknak különböző típusai vannak, attól függően, hogy milyen adatokra van szükség. Ebben a cikkben az adatfeldolgozás öt fő típusát fogjuk megvitatni.
1.Kereskedelmi adatfeldolgozás
a kereskedelmi adatfeldolgozás standard relációs adatbázisok alkalmazásának módszerét jelenti, amely magában foglalja a kötegelt feldolgozás használatát. Ez magában foglalja a hatalmas adatok bevitelét a rendszerbe, és nagy mennyiségű kimenetet hoz létre, de kevesebb számítási műveletet használ. Alapvetően egyesíti a kereskedelmet és a számítógépeket, hogy hasznos legyen egy vállalkozás számára. Az ezen a rendszeren keresztül feldolgozott adatok általában szabványosítottak, ezért sokkal kisebb a hiba esélye.
számos kézi munka automatizált a számítógépek használatával, hogy megkönnyítse és hibabiztossá tegye. A számítógépeket az üzleti életben használják, hogy nyers adatokat vegyenek fel és feldolgozzák azokat olyan információformává, amely hasznos az üzlet számára. A számviteli programok az adatfeldolgozó alkalmazások prototípusos példái. Az Információs Rendszer (IS) az a terület, amely olyan szervezeti számítógépes rendszereket tanulmányoz.
2.Tudományos adatfeldolgozás
a kereskedelmi adatfeldolgozással ellentétben a tudományos adatfeldolgozás magában foglalja a számítási műveletek nagy használatát, de alacsonyabb mennyiségű bemenetet és kimenetet. A számítási műveletek aritmetikai és összehasonlító műveleteket tartalmaznak. Az ilyen típusú feldolgozás során a hibák esélye nem elfogadható, mivel jogellenes döntéshozatalhoz vezetne. Ezért az adatok validálásának, válogatásának és szabványosításának folyamata nagyon óvatosan történik, és a tudományos módszerek széles skáláját használják annak biztosítására, hogy ne legyenek rossz kapcsolatok és következtetések.
ez hosszabb időt vesz igénybe, mint a kereskedelmi adatfeldolgozás. A tudományos adatfeldolgozás gyakori példái közé tartozik a tudományos adattermékek feldolgozása, kezelése és terjesztése, valamint az algoritmusok, kalibrációs adatok és adattermékek tudományos elemzésének megkönnyítése, valamint az összes szoftver, kalibrációs adat szigorú konfigurációs ellenőrzés alatt tartása.
3. Kötegelt feldolgozás
a kötegelt feldolgozás az adatfeldolgozás olyan típusa, amelyben több esetet egyszerre dolgoznak fel. Az adatokat tételenként gyűjtik és dolgozzák fel, és leginkább akkor használják, ha az adatok homogének és nagy mennyiségben vannak. A kötegelt feldolgozás meghatározható egy tevékenység egyidejű, egyidejű vagy szekvenciális végrehajtásaként. Egyidejű kötegelt feldolgozás akkor fordul elő, ha ugyanazt az erőforrást hajtja végre az összes esetben egyszerre. A szekvenciális kötegelt feldolgozás akkor fordul elő, ha ugyanazon erőforrás hajtja végre őket különböző esetekben, közvetlenül vagy közvetlenül egymás után.
az egyidejű kötegelt feldolgozás azt jelenti, amikor ugyanazok az erőforrások hajtják végre őket, de időben részben átfedik egymást. Leginkább pénzügyi alkalmazásokban vagy azokon a helyeken használják, ahol további biztonsági szintekre van szükség. Ebben a feldolgozásban a számítási idő viszonylag kevesebb, mert egy függvénynek az egész adatra történő alkalmazásával teljesen kivonja a kimenetet. Ez képes befejezni a munkát egy nagyon kisebb mennyiségű emberi beavatkozás.
4. Online feldolgozás
a mai adatbázis-rendszerek szóhasználatában az “online”, amely “interaktív”, a türelem határain belül.”Az Online feldolgozás ellentétes a” kötegelt ” feldolgozással. Az Online feldolgozás számos viszonylag egyszerűbb operátorból felépíthető, ugyanúgy, mint a hagyományos lekérdezésfeldolgozó motorok. Az online feldolgozási analitikai műveletek általában nagy adatbázisok nagy töredékeit foglalják magukban. Ezért meglepő, hogy a mai online analitikai rendszerek interaktív teljesítményt nyújtanak. A siker titka az Előszámítás.
a legtöbb online analitikai feldolgozó rendszerben az egyes pontokra és kattintásokra adott válasz jóval azelőtt kerül kiszámításra, hogy a felhasználó elindítaná az alkalmazást. Valójában sok Online feldolgozó rendszer viszonylag nem hatékonyan végzi ezt a számítást, de mivel a feldolgozást előre elvégzik, a végfelhasználó nem látja a teljesítményproblémát. Ezt a fajta feldolgozást akkor használják, amikor az adatokat folyamatosan kell feldolgozni, és automatikusan betáplálják a rendszerbe.
5. Valós idejű feldolgozás
a jelenlegi adatkezelési rendszer jellemzően korlátozza az adatok feldolgozásának kapacitását az adott és mikor alapon, mivel ez a rendszer mindig a tételek időszakos frissítésén alapul, ami miatt sok órás késés van egy esemény bekövetkezése és rögzítése vagy frissítése során. Ez szükségessé tette egy olyan rendszer létrehozását, amely képes lenne az adatok rögzítésére, frissítésére és feldolgozására az adott időpontban, azaz. valós időben, ami segítene csökkenteni az esemény és a feldolgozás közötti időeltolódást majdnem nullára. Hatalmas mennyiségű adatot öntenek a szervezetek rendszereibe, így a valós idejű környezetben történő tárolás és feldolgozás megváltoztatná a forgatókönyvet.
a legtöbb szervezet valós idejű betekintést szeretne kapni az adatokba, hogy teljes mértékben megértse a szervezeten belüli vagy kívüli környezetet. Itt merül fel egy olyan rendszer szükségessége, amely képes kezelni a valós idejű adatfeldolgozást és elemzést. Ez a fajta Feldolgozás eredményeket ad, amikor ez megtörténik. A leggyakoribb módszer az, hogy az adatokat közvetlenül a forrásából veszik, amelyet streamnek is nevezhetünk, és következtetéseket vonnak le anélkül, hogy ténylegesen átadnák vagy letöltenék azokat. A valós idejű feldolgozás másik fő technikája az Adatvirtualizációs technikák, ahol az értelmes információkat az adatfeldolgozás igényeihez húzzák, miközben az adatok forrás formájában maradnak.
következtetés
ez az adatfeldolgozás fogalmának és öt fő típusának alapvető bevezetése. Az összes típust röviden tárgyaltuk, és ezeknek a módszereknek a saját területükön van jelentősége, de úgy tűnik, hogy a mai dinamikus környezetben a valós idejű és az online feldolgozó rendszerek lesznek a legszélesebb körben használt rendszerek.
ha érdekel, hogy a karrier a Data Science domain, a 11 hónapos személyes posztgraduális bizonyítvány Diploma Data Science tanfolyam segítségével mérhetetlenül válás sikeres Data Science szakember.
olvassa el még
- mi a statisztikai elemzés?