wprowadzenie
przetwarzanie danych jest metodą manipulacji danymi. Oznacza to konwersję surowych danych na sensowną i nadającą się do odczytu maszynowego treść. Zasadniczo jest to proces przekształcania surowych danych w znaczące informacje. „Może odnosić się do stosowania zautomatyzowanych metod przetwarzania danych handlowych.”Zazwyczaj wykorzystuje to stosunkowo proste, powtarzalne czynności do przetwarzania dużych ilości podobnych informacji. Surowe dane to dane wejściowe, które przechodzą do pewnego rodzaju przetwarzania w celu wygenerowania znaczącego wyniku.
rodzaje przetwarzania danych
istnieją różne rodzaje technik przetwarzania danych, w zależności od tego, do czego są potrzebne dane. W tym artykule omówimy pięć głównych rodzajów przetwarzania danych.
1.Przetwarzanie danych handlowych
przetwarzanie danych handlowych oznacza metodę stosowania standardowych relacyjnych baz danych i obejmuje wykorzystanie przetwarzania wsadowego. Polega ona na dostarczaniu ogromnych danych jako danych wejściowych do systemu i tworzeniu dużej ilości danych wyjściowych, ale przy mniejszym użyciu operacji obliczeniowych. Zasadniczo łączy handel i komputery, dzięki czemu jest przydatny dla biznesu. Dane przetwarzane przez ten system są zazwyczaj ustandaryzowane, a zatem mają znacznie mniejsze ryzyko błędów.
wiele prac ręcznych jest zautomatyzowanych za pomocą komputerów, aby było to łatwe i odporne na błędy. Komputery są używane w biznesie do pobierania surowych danych i przetwarzania ich w formę informacji, która jest przydatna dla firmy. Programy księgowe są prototypowymi przykładami aplikacji do przetwarzania danych. System informatyczny (IS) to dziedzina zajmująca się badaniem takich systemów komputerowych jak systemy organizacyjne.
2.Przetwarzanie danych naukowych
w przeciwieństwie do komercyjnego przetwarzania danych, Przetwarzanie danych naukowych wymaga dużego wykorzystania operacji obliczeniowych, ale mniejszej ilości wejść i wyjść. Operacje obliczeniowe obejmują operacje arytmetyczne i porównawcze. W tego typu przetwarzaniu wszelkie szanse na błędy są niedopuszczalne, ponieważ prowadziłoby to do bezprawnego podejmowania decyzji. Dlatego proces walidacji, sortowania i standaryzacji danych odbywa się bardzo ostrożnie i stosuje się szeroką gamę metod naukowych, aby zapewnić, że nie dojdzie do niewłaściwych relacji i wniosków.
zajmuje to więcej czasu niż w przypadku przetwarzania danych handlowych. Typowe przykłady przetwarzania danych naukowych obejmują przetwarzanie, zarządzanie i dystrybucję produktów danych naukowych oraz ułatwianie naukowej analizy algorytmów, danych kalibracyjnych i produktów danych, a także utrzymywanie całego oprogramowania, danych kalibracyjnych pod ścisłą kontrolą konfiguracji.
3. Przetwarzanie wsadowe
przetwarzanie wsadowe oznacza rodzaj przetwarzania danych, w którym wiele przypadków jest przetwarzanych jednocześnie. Dane są zbierane i przetwarzane partiami i są najczęściej wykorzystywane, gdy dane są jednorodne i w dużych ilościach. Przetwarzanie wsadowe można zdefiniować jako równoczesne, jednoczesne lub sekwencyjne wykonywanie czynności. Jednoczesne przetwarzanie wsadowe występuje, gdy są one wykonywane przez ten sam zasób dla wszystkich przypadków w tym samym czasie. Sekwencyjne przetwarzanie wsadowe występuje, gdy są one wykonywane przez ten sam zasób dla różnych przypadków bezpośrednio lub bezpośrednio po sobie.
równoczesne przetwarzanie wsadowe oznacza, że są one wykonywane przez te same zasoby, ale częściowo pokrywają się w czasie. Jest stosowany głównie w aplikacjach finansowych lub w miejscach, w których wymagany jest dodatkowy poziom bezpieczeństwa. W tym przetwarzaniu czas obliczeniowy jest stosunkowo mniejszy, ponieważ poprzez zastosowanie funkcji do całych danych całkowicie wyodrębnia wyjście. Jest w stanie wykonać pracę przy bardzo mniejszej ilości interwencji człowieka.
4. Przetwarzanie Online
w mowie dzisiejszych systemów bazodanowych „online” oznacza „interaktywny”, w granicach cierpliwości.”Przetwarzanie Online jest przeciwieństwem przetwarzania „wsadowego”. Przetwarzanie Online może być zbudowane z wielu stosunkowo prostszych operatorów, podobnie jak tradycyjne silniki Przetwarzania zapytań są zbudowane. Operacje analityczne przetwarzania Online zazwyczaj obejmują duże frakcje dużych baz danych. Powinno więc dziwić, że dzisiejsze internetowe systemy analityczne zapewniają interaktywną wydajność. Sekretem ich sukcesu jest prekomputacja.
w większości systemów przetwarzania analitycznego Online odpowiedź na każdy punkt i kliknięcie jest obliczana na długo przed uruchomieniem aplikacji przez użytkownika. W rzeczywistości, wiele systemów przetwarzania Online zrobić to obliczenia stosunkowo nieefektywnie, ale ponieważ przetwarzanie odbywa się z góry, użytkownik końcowy nie widzi problemu wydajności. Ten rodzaj przetwarzania jest używany, gdy dane mają być przetwarzane w sposób ciągły i są automatycznie wprowadzane do systemu.
5. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
obecny system zarządzania danymi zazwyczaj ogranicza możliwości przetwarzania danych na podstawie as I when, ponieważ system ten jest zawsze oparty na okresowych aktualizacjach partii, dzięki czemu istnieje opóźnienie czasowe o wiele godzin w przypadku wystąpienia zdarzenia i jego rejestracji lub aktualizacji. Spowodowało to zapotrzebowanie na system, który byłby w stanie rejestrować, aktualizować i przetwarzać dane na zasadzie as I when, tj. w czasie rzeczywistym, co pomogłoby w skróceniu czasu opóźnienia między wystąpieniem a przetwarzaniem do prawie zera. Ogromne kawałki danych są przelewane do systemów poza organizacjami, dlatego przechowywanie i przetwarzanie ich w środowisku w czasie rzeczywistym zmieniłoby scenariusz.
większość organizacji chce mieć wgląd w dane w czasie rzeczywistym, aby w pełni zrozumieć środowisko w swojej organizacji lub poza nią. W tym miejscu pojawia się potrzeba systemu, który byłby w stanie obsłużyć przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i analitykę. Ten rodzaj przetwarzania zapewnia wyniki, Gdy i kiedy to się dzieje. Najczęstszą metodą jest pobranie danych bezpośrednio ze źródła, które może być również określane jako strumień, i wyciągnięcie wniosków bez faktycznego ich przenoszenia lub pobierania. Inną ważną techniką przetwarzania w czasie rzeczywistym są techniki wirtualizacji danych, w których istotne informacje są pobierane na potrzeby przetwarzania danych, podczas gdy dane pozostają w formie źródłowej.
podsumowanie
jest to podstawowe wprowadzenie do koncepcji przetwarzania danych i jej pięciu głównych typów. Wszystkie typy zostały omówione krótko, a wszystkie te metody mają swoje znaczenie w swoich dziedzinach, ale wydaje się, że w dzisiejszym dynamicznym środowisku, Systemy przetwarzania w czasie rzeczywistym i online będą najczęściej stosowanymi.
jeśli jesteś zainteresowany karierą w dziedzinie nauk o danych, Nasz 11-miesięczny osobisty dyplom ukończenia studiów podyplomowych w kursie Nauk o danych może pomóc Ci ogromnie stać się odnoszącym sukcesy profesjonalistą w dziedzinie nauk o danych.
czytaj także
- co to jest analiza statystyczna?