はじめに
データ処理は、データの操作方法です。 これは、生データを意味のある機械可読コンテンツに変換することを意味します。 基本的には、生データを意味のある情報に変換するプロセスです。 「これは、商業データを処理するための自動化された方法の使用を指すことができます。「通常、これは比較的単純で反復的な活動を使用して大量の同様の情報を処理します。 生データは、意味のある出力を生成するために何らかの処理に入る入力です。
データ処理の種類
データ処理技術には、データが必要なものに応じて異なるタイプがあります。 この記事では、データ処理の5つの主なタイプについて説明します。
1.商用データ処理
商用データ処理とは、標準的なリレーショナルデータベースを適用する方法を意味し、バッチ処理の使用法を含みます。 これは、システムへの入力として膨大なデータを提供し、大量の出力を作成しますが、計算操作は少なくなります。 それは基本的にビジネスのためにそれを有用にするための商業およびコンピュータを結合します。 このシステムを介して処理されるデータは通常標準化されているため、エラーの可能性ははるかに低くなります。
多くの手動作業は、それが簡単でエラー防止するために、コンピュータを使用して自動化されています。 コンピュータは、生データを取得し、ビジネスに有用である情報の形にそれを処理するためにビジネスで使用されています。 会計プログラムは、データ処理アプリケーションの典型的な例です。 情報システム（IS）は、組織のコンピュータシステムなどを研究する分野です。
2.科学的データ処理
商業的なデータ処理とは異なり、科学的データ処理は計算操作を大量に使用しますが、入力と出力の量は少なくなります。 計算演算には、算術演算と比較演算が含まれます。 このタイプの処理では、不正な意思決定につながるため、エラーの可能性は許容されません。 したがって、データの検証、並べ替え、標準化のプロセスは非常に慎重に行われ、さまざまな科学的方法が使用されて、間違った関係や結論に達しないよう
これは、商用データ処理よりも長い時間がかかります。 科学的データ処理の一般的な例には、科学的データ製品の処理、管理、配布、アルゴリズム、校正データ、およびデータ製品の科学的分析の促進、およびすべてのソフ
3. バッチ処理
バッチ処理とは、複数のケースを同時に処理するデータ処理の種類を意味します。 データはバッチで収集され、処理され、データが均質で大量の場合に主に使用されます。 バッチ処理は、アクティビティの同時実行、同時実行、または順次実行として定義できます。 同時バッチ処理は、すべてのケースで同じリソースによって同時に実行される場合に発生します。 シーケンシャルバッチ処理は、同じリソースによって異なるケースで実行される場合、または互いに直後に実行される場合に発生します。
同時バッチ処理とは、同じリソースによって実行されるが、時間的に部分的に重複する場合を意味します。 それは財政の適用でまたは保証の付加的なレベルが要求される場所で大抵使用される。 この処理では、データ全体に関数を適用することによって出力を完全に抽出するため、計算時間は比較的短くなります。 それは人間の介入の非常に少ない量で作業を完了することができます。
4. オンライン処理
今日のデータベースシステムの用語では、忍耐の範囲内で”インタラクティブ”を意味する”オンライン”。「オンライン処理は、「バッチ」処理の反対です。 オンライン処理は、従来のクエリ処理エンジンが構築されているように、比較的単純な演算子の数から構築することができます。 オンライン処理の分析操作には、通常、大規模なデータベースの主要な部分が含まれます。 したがって、今日のオンライン分析システムが対話型のパフォーマンスを提供することは驚くべきことです。 彼らの成功の秘訣は事前計算です。
ほとんどのオンライン分析処理システムでは、各ポイントとクリックに対する答えは、ユーザーがアプリケーションを起動するずっと前に計算されま 実際、多くのオンライン処理システムはその計算を比較的非効率的に行いますが、処理は事前に行われるため、エンドユーザーはパフォーマンスの問題を見 このタイプの処理は、データが継続的に処理され、システムに自動的に供給されるときに使用されます。
5. リアルタイム処理
現在のデータ管理システムは、通常、イベントの発生と記録または更新に多くの時間のタイムラグがあるバッチの定期的な更新に常に基づいているため、データの処理能力をasおよびwhenベースで制限しています。 これにより、asおよびwhenベースでデータを記録、更新、および処理できるシステムが必要になりました。 リアルタイムでは、発生と処理の間のタイムラグをほぼゼロに減らすのに役立ちます。 巨大なデータの塊が組織外のシステムに注がれているため、リアルタイム環境でデータを保存して処理すると、シナリオが変わります。
ほとんどの組織は、組織内または組織外の環境を完全に理解するために、データに対するリアルタイムの洞察を得たいと考えています。 これは、リアルタイムのデータ処理と分析を処理できるシステムの必要性が生じる場所です。 このタイプの処理は、発生したときに結果を提供します。 最も一般的な方法は、ストリームとも呼ばれるソースから直接データを取得し、実際に転送またはダウンロードせずに結論を出すことです。 リアルタイム処理のもう一つの主要な技術は、データがソース形式のままである間に、意味のある情報がデータ処理のニーズに合わせて引き出されるデータ仮想化技術である。
結論
これは、データ処理の概念とその五つの主なタイプの基本的な紹介です。 すべてのタイプが簡単に議論されており、これらの方法はそれぞれの分野で関連性がありますが、今日の動的環境では、リアルタイムおよびオンラ
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