Introduksjon
Databehandling er en metode for manipulering av data. Det betyr konvertering av rådata til meningsfylt og maskinlesbart innhold. Det er i utgangspunktet en prosess for å konvertere rådata til meningsfull informasjon. «Det kan referere til bruk av automatiserte metoder for å behandle kommersielle data.»Vanligvis bruker dette relativt enkle, repeterende aktiviteter for å behandle store mengder lignende informasjon. Rådata er inngangen som går inn i en slags behandling for å generere meningsfylt utgang.
Typer Databehandling
det finnes ulike typer databehandlingsteknikker, avhengig av hva dataene trengs for. I denne artikkelen skal vi diskutere de fem hovedtyper av databehandling.
1.Kommersiell Databehandling
den kommersielle databehandlingen betyr en metode for å anvende standard relasjonsdatabaser, og den inkluderer bruken av batchbehandling. Det innebærer å gi store data som input i systemet og skape et stort volum av utgang, men bruker mindre beregningsoperasjoner. Den kombinerer i utgangspunktet handel og datamaskiner for å gjøre det nyttig for en bedrift. Dataene som behandles gjennom dette systemet er vanligvis standardisert og har derfor en mye lavere sjanse for feil.
mange manuelle arbeider automatiseres ved bruk av datamaskiner for å gjøre det enkelt og feilfritt. Datamaskiner brukes i virksomheten for å ta rådata og behandle den i en form for informasjon som er nyttig for virksomheten. Regnskapsprogrammer er prototypiske eksempler på databehandlingsapplikasjoner. Et Informasjonssystem (IS) er feltet som studerer som organisatoriske datasystemer.
2.Vitenskapelig Databehandling
I Motsetning til kommersiell databehandling innebærer Vitenskapelig databehandling en stor bruk av beregningsoperasjoner, men lavere volumer av innganger og utganger. Beregningsoperasjoner inkluderer aritmetiske og sammenligningsoperasjoner. I denne typen behandling, noen sjanser for feil er ikke akseptabelt som det ville føre til urettmessig beslutningsprosesser. Derfor er prosessen med å validere, sortere og standardisere dataene gjort svært nøye, og et bredt spekter av vitenskapelige metoder brukes for å sikre at ingen feilforhold og konklusjoner nås.
dette tar lengre tid enn ved kommersiell databehandling. De vanlige eksemplene på vitenskapelig databehandling inkluderer behandling, administrasjon og distribusjon av vitenskapsdataprodukter og tilrettelegging for vitenskapelig analyse av algoritmer, kalibreringsdata og dataprodukter, samt vedlikehold av all programvare, kalibreringsdata, under streng konfigurasjonskontroll.
3. Satsvis Behandling
Satsvis Behandling betyr En Type Databehandling der en rekke tilfeller behandles samtidig. Dataene samles inn og behandles i grupper, og de brukes mest når dataene er homogene og i store mengder. Batchbehandling kan defineres som samtidig, samtidig eller sekvensiell utførelse av en aktivitet. Samtidig Batchbehandling skjer når de utføres av samme ressurs for alle tilfellene samtidig. Sekvensiell Batchbehandling oppstår når de utføres av samme ressurs for forskjellige tilfeller, enten umiddelbart eller umiddelbart etter hverandre.
Samtidig Satsvis behandling betyr når de utføres av de samme ressursene, men delvis overlappende i tid. Den brukes mest i økonomiske applikasjoner eller på steder der det kreves flere sikkerhetsnivåer. I denne behandlingen er beregningstiden relativt mindre fordi ved å bruke en funksjon til hele dataene, trekker du ut utgangen. Det er i stand til å fullføre arbeidet med en meget mindre mengde menneskelig inngrep.
4. Online Processing
I parlance av dagens databasesystemer,» online «som betyr» interaktiv», innenfor rammen av tålmodighet.»Online behandling er det motsatte av» batch » behandling. Online behandling kan bygges ut av en rekke relativt enklere operatører, mye som tradisjonelle spørring behandling motorer er bygget. Online Prosessering Analytiske operasjoner vanligvis innebære store fraksjoner av store databaser. Det bør derfor være overraskende at dagens online analytiske systemer gir interaktiv ytelse. Hemmeligheten til deres suksess er precomputation.
i De Fleste Online Analytiske Prosesseringssystemer beregnes svaret på hvert punkt og klikk lenge før brukeren selv starter programmet. Faktisk gjør Mange nettbaserte behandlingssystemer den beregningen relativt ineffektivt, men siden behandlingen er gjort på forhånd, ser sluttbrukeren ikke ytelsesproblemet. Denne typen behandling brukes når data skal behandles kontinuerlig, og det mates inn i systemet automatisk.
5. Sanntidsbehandling
det nåværende datahåndteringssystemet begrenser vanligvis kapasiteten til å behandle data når og når, fordi dette systemet alltid er basert på periodiske oppdateringer av batcher som skyldes at det er en tidsforsinkelse med mange timer i en hendelse og registrerer eller oppdaterer den. Dette førte til behov for et system som kunne registrere, oppdatere og behandle dataene når og når, dvs. i sanntid som vil bidra til å redusere tidsforsinkelsen mellom forekomst og behandling til nesten null. Store biter av data blir strømmet inn i systemer utenfor organisasjoner, og dermed lagrer og behandler det i et sanntidsmiljø vil endre scenariet.
de fleste organisasjoner vil ha sanntidsinnsikt i dataene for å forstå miljøet i eller utenfor organisasjonen fullt ut. Det er her behovet for et system oppstår som vil kunne håndtere databehandling og analyse i sanntid. Denne typen behandling gir resultater når og når det skjer. Den vanligste metoden er å ta dataene direkte fra kilden, som også kan refereres til som stream, og trekke konklusjoner uten faktisk å overføre eller laste den ned. En annen viktig teknikk i sanntidsbehandling er datavirtualiseringsteknikker der meningsfull informasjon trekkes for behovene til databehandling mens dataene forblir i kildeform.
Konklusjon
dette er en grunnleggende introduksjon til begrepet databehandling og dets fem hovedtyper. Alle typer har blitt diskutert kort, og alle disse metodene har relevans i sine respektive felt, men det ser ut til at I dagens dynamiske miljø Vil Sanntids-og nettbaserte behandlingssystemer være de mest brukte.
Hvis du er interessert i å lage en karriere i Datavitenskapsdomenet, kan vårt 11-måneders Personlig Postgraduate Certificate Diploma In Data Science-kurs hjelpe deg enormt med å bli en vellykket Datavitenskapsprofessor.
LES også
- Hva Er Statistisk Analyse?