Что такое обработка данных?

Обработка данных - это сбор и обработка данных в удобной и желаемой форме. Манипуляция - это не что иное, как обработка, которая выполняется вручную или автоматически в заранее определенной последовательности операций. Раньше это делалось вручную, что занимало много времени и может приводить к ошибкам во время обработки, поэтому теперь большая часть обработки выполняется автоматически с использованием компьютеров, которые выполняют быструю обработку и дают правильный результат.

Следующим пунктом является преобразование в желаемую форму, собранные данные обрабатываются и преобразуются в желаемую форму в соответствии с требованиями приложения, что означает преобразование данных в полезную информацию, которую можно использовать в приложении для выполнения какой-либо задачи. Входные данные обработки - это сбор данных из различных источников, таких как данные текстовых файлов, данные файлов Excel, базы данных, даже неструктурированных данных, таких как изображения, аудиоклипы, видеоклипы, данные GPRS и т. Д.

И результатом обработки данных является значимая информация, которая может быть в различных формах, таких как таблица, изображение, диаграммы, график, векторный файл, аудио и т. Д., Весь формат, полученный в зависимости от требуемого приложения или программного обеспечения.

Определение

Таким образом, определение обработки данных является преобразование данных в полезную информацию.

Как обрабатываются данные?

Обработка данных начинается со сбора данных. Данные, собранные для преобразования нужной формы, должны обрабатываться путем пошаговой обработки данных, например, собранные данные должны храниться, сортироваться, обрабатываться, анализироваться и представляться. Так что это в целом разделено на 6 основных этапов, как показано ниже.

Сбор данных
Хранение данных
Сортировка данных
Обработка данных
Анализ данных
Представление данных и выводы

Давайте обсудим подробно один за другим:

1. Сбор данных

Как мы уже обсуждали источники сбора данных, логически связанные данные собираются из разных источников, разных форматов, разных типов, таких как XML, CSV-файлы, социальные сети, изображения, которые представляют собой структурированные или неструктурированные данные, и так далее.

2. Хранение данных

Собранные данные теперь необходимо хранить в физических формах, таких как документы, записные книжки и все или в любой другой физической форме. Теперь из-за сбора данных и больших данных, сбор данных очень большой, даже в структурированной или неструктурированной форме. Данные должны храниться в цифровом виде для проведения значимого анализа и представления в соответствии с требованиями приложения.

3. Сортировка данных

После этапа хранения непосредственным этапом будет сортировка и фильтрация. Сортировка и фильтрация требуются для упорядочения данных в некотором значимом порядке и отфильтровывания только необходимой информации, которая помогает легко понять, визуализировать и анализировать.

4. Обработка данных

Последовательность обработки или непрерывное использование и обработка, выполняемая для проверки, преобразования, систематизации, интеграции и извлечения данных в форме полезного вывода для дальнейшего использования.

5. Анализ данных

Анализ данных - это процесс систематического применения или оценки данных с использованием аналитических и логических рассуждений, чтобы проиллюстрировать каждый компонент предоставленных данных и получить окончательный результат или решение.

6. Представление данных и выводы

Как только мы дойдем до результата анализа, он может быть представлен в другой форме, такой как диаграмма, текстовый файл, файл Excel, график и так далее.

Одно программное обеспечение или их комбинация могут использоваться для хранения, сортировки, фильтрации и обработки данных, в зависимости от того, что это возможно и необходимо. Это может быть выполнено специальным программным обеспечением согласно заранее определенному набору операций в соответствии с требованиями приложения.

Различные виды продукции

Различные типы выходных файлов как -

Простой текстовый файл - они экспортируются как файлы блокнота или WordPad. Это самая простая форма файла данных.
Таблица / таблица - в этом формате файла данные представлены в строках и столбцах, что облегчает понимание и анализ данных. Этот формат файла для выполнения различных операций, таких как фильтрация и сортировка в порядке возрастания / убывания, а также статистических операций.
Графики и диаграммы. Формат графиков и диаграмм является стандартным компонентом большинства программ. Этот формат очень прост для анализа данных, не требуется считывать все числовые данные, что занимает много времени, и только один взгляд может понять и проанализировать данные.
Файл изображения или Карты / Вектор. Если приложению требуется хранить и анализировать пространственные данные, то полезно экспортировать данные в файл изображения и файл карт или векторные файлы.

Наряду с этим, другой формат может представлять собой программные форматы файлов, которые могут использоваться и обрабатываться специализированным программным обеспечением.

Разные методы

В основном для обработки данных используются три метода: ручной, механический и электронный.

1. Ручной: в этом методе данные обрабатываются вручную. Вся задача обработки, такая как вычисление, сортировка и фильтрация, а также логические операции, выполняются вручную без использования каких-либо инструментов, электронных устройств или программного обеспечения для автоматизации.

2. Механический. В этом методе данные обрабатываются не вручную, а с помощью очень простых электронных устройств и механического устройства, например калькулятора и пишущих машинок.

3. Электронный - это самый быстрый метод обработки данных, а также современные технологии с современными необходимыми функциями, такими как высочайшая надежность и точность. Этот метод достигается с помощью набора программ или программного обеспечения, которые работают на компьютерах.

Типы

На основе шагов, которые они выполнили или процесс, который они выполнили. Это нравится:

Пакетная обработка (партиями)
Обработка в реальном времени (в небольшом периоде времени или в режиме реального времени)
Онлайн обработка (Автоматизированный способ ввода)
Многопроцессорная обработка (несколько наборов данных параллельно)
Разделение времени (несколько наборов данных с разделением времени)

Почему мы должны использовать обработку данных?

Теперь данные за день становятся более важными, большая часть работы основана на самих данных, поэтому все больше и больше данных собирается для различных целей, таких как научные исследования, академическое, личное и личное использование, коммерческое использование, институциональное использование и так далее. Необходимо обработать эти собранные данные так, чтобы все вышеупомянутые шаги использовались для обработки, которая хранится, сортируется, фильтруется, анализируется и представляется в требуемом формате использования. Время и сложность обработки зависят от требуемых результатов. В случае огромного сбора данных или больших данных необходимость обработки для получения оптимальных результатов с помощью интеллектуального анализа данных и управления данными становится все более и более важной.

инструменты

Обычно доступными инструментами обработки данных являются Hadoop, Storm, HPCC, Qubole, Statwing, CouchDB и так далее.

Вывод:

1. Это преобразование данных в полезную информацию.

2. Обработка данных в целом разделена на 6 основных этапов: сбор данных, хранение данных, сортировка данных, обработка данных, анализ данных, представление данных и выводы.

3. Для обработки используются в основном три метода: ручной, механический и электронный.

Что такое обработка данных? - Различные инструменты и методы для обработки данных

Содержание: