Mi az adatfeldolgozás?
Az adatfeldolgozás az adatok gyűjtése és manipulálása a használható és kívánt formába. A manipuláció nem más, mint a feldolgozás, amelyet manuálisan vagy automatikusan hajtunk végre egy előre meghatározott műveleti sorrendben. A múltban manuálisan hajtották végre, ami időigényes, és előfordulhat, hogy hibákat okozhat a feldolgozás során, így most a feldolgozás nagy részét automatikusan számítógépeken hajtják végre, amelyek gyors feldolgozást végeznek, és a helyes eredményt adják.
A következő lépés a kívánt formává történő átalakítás, az összegyűjtött adatok feldolgozása és a kívánt formává történő átalakítása az alkalmazás követelményeinek megfelelően, azaz az adatok hasznos információkké alakítása, amelyeket az alkalmazás felhasználhat valamilyen feladat elvégzésére. A feldolgozás bemenete az adatok gyűjtése különböző forrásokból, például szöveges fájl adatokból, excel fájl adatokból, adatbázisból, akár strukturálatlan adatokból is, mint például képek, audio klipek, videoklipek, GPRS adatok és így tovább.
Az adatfeldolgozás outputja értelmes információ, amely különféle formában lehet, például táblázat, kép, diagramok, grafikon, vektor fájl, audio és így minden formátum, a kívánt alkalmazástól vagy szoftvertől függően.
Meghatározás
Tehát az adatfeldolgozás meghatározása az adatok átalakítása hasznos információké.
Hogyan dolgozzák fel az adatokat?
Az adatfeldolgozás az adatgyűjtéssel kezdődik. A kívánt forma konvertálásához gyűjtött adatokat lépésről lépésre kell feldolgozni, például az összegyűjtött adatokat tárolni, rendezni, feldolgozni, elemezni és bemutatni kell. Ez tehát nagyjából 6 alapvető lépésre oszlik, az alábbiakban ismertetett vita alapján.
- Adatgyűjtés
- Adatok tárolása
- Az adatok rendezése
- Az adatok feldolgozása
- Adatelemzés
- Adatok bemutatása és következtetések
Nézzük meg részletesebben egyenként:
1. Adatgyűjtés
Mint már korábban megvitattuk az adatgyűjtés forrásait, a logikailag összefüggő adatokat a különböző forrásokból, eltérő formátumban, különféle típusokból gyűjtik, például az XML-ből, CSV-fájlból, közösségi médiából, képekből, tehát strukturált vagy nem strukturált adatokból és így mindenből.
2. Az adatok tárolása
Az összegyűjtött adatokat most fizikai formában kell tárolni, például papírokban, notebookokban és mindegyikben, vagy bármilyen más fizikai formában. Az adatbányászat és a nagy adatok miatt az adatgyűjtés rendkívül óriási még strukturált vagy strukturálatlan formában is. Az adatokat digitális formában kell tárolni, hogy az alkalmazás követelményeinek megfelelően elvégezzék az értelmes elemzést és bemutatást.
3. Az adatok rendezése
A tárolási lépés után a közvetlen lépés válogatás és szűrés lesz. A válogatáshoz és a szűréshez az adatokat kell értelmi sorrendbe rendezni, és csak a szükséges információkat kiszűrni, amelyek a megértés elősegítéséhez segítenek.
4. Az adatok feldolgozása
Feldolgozási vagy folyamatos felhasználási és feldolgozási sorozat, amelyet az adatok ellenőrzéséhez, átalakításához, szervezéséhez, integrálásához és kibontásához hasznos kimeneti formában végeznek tovább, további felhasználás céljából.
5. Adatelemzés
Az adatelemzés az adatok szisztematikus alkalmazásának vagy kiértékelésének folyamata, analitikai és logikai érvelés felhasználásával, a bemutatott adatok minden alkotóelemének szemléltetése és a megállapított eredmény vagy döntés megszerzése céljából.
6. Az adatok bemutatása és következtetések
Ha eljutunk az elemzés eredményéhez, az ábrázolható különféle formákban, mint például a diagram, a szöveges fájl, az Excel fájl, a grafikon és így tovább.
Egyetlen szoftver vagy szoftverkombináció felhasználhatja az adatok tárolását, szortírozását, szűrését és feldolgozását, ahol csak lehetséges és szükséges. Ezt egy speciális szoftverrel hajthatjuk végre, az előre meghatározott műveletsorozat szerint, az alkalmazás követelményeinek megfelelően.
Különböző típusú outputok
A különféle típusú kimeneti fájlok -
- Sima szöveges fájl - ezeket Jegyzettömb vagy WordPad fájlokként exportálják. Ezek az adatfájl legegyszerűbb formája.
- Táblázat / táblázat - Ebben a fájlformátumban az adatok sorokban és oszlopokban jelennek meg, amelyek elősegítik az adatok egyszerű megértését és elemzését. Ez a fájlformátum különféle műveletek elvégzésére, például szűrés és válogatás növekvő / csökkenő sorrendben és statisztikai műveletek végrehajtására is.
- Grafikonok és diagramok - A grafikonok és diagramok formátuma a legtöbb szoftver alapvető jellemzője. Ez a formátum nagyon könnyű az adatok elemzése, nem szükséges az összes numerikus adat elolvasása, mivel csak egy megjelenésnél időigényes az adatok megértése és elemzése.
- Képfájl vagy Térképek / Vektor - Ha az alkalmazásnak térbeli adatokkal történő tárolására és elemzésére van szüksége, akkor az adatok képfájlba és térképfájlba vagy vektorfájlba történő exportálása nagyon hasznos.
Emellett a másik formátum lehet szoftver-specifikus fájlformátum, amelyet speciális szoftverek használhatnak és feldolgozhatnak.
Különböző módszerek
Az adatok feldolgozására elsősorban három módszert használnak: manuális, mechanikus és elektronikus.
1. Kézi: Ebben az eljárásban az adatokat manuálisan dolgozzák fel. A teljes feldolgozási feladat, például a számítás, a szortírozás és a szűrés, valamint a logikai műveletek manuálisan, bármilyen szerszám, elektronikus eszköz vagy automatizálási szoftver használata nélkül történik.
2. Mechanikus - Ebben az eljárásban az adatokat nem manuálisan dolgozzák fel, hanem nagyon egyszerű elektronikus eszközök és mechanikus eszközök, például számológép és írógépek segítségével végzik el.
3. Elektronikus - Ez az adatfeldolgozás leggyorsabb módszere, valamint a modern technológia is, olyan modern funkciókkal, mint a legnagyobb megbízhatóság és pontosság. Ezt a módszert a számítógépeken futó programok vagy szoftverek valósítják meg.
típusai
Az általuk elvégzett vagy feldolgozott lépések alapján. Tetszik:
- Kötegelt feldolgozás (tételekben)
- Valósidejű feldolgozás (kis időtartamban vagy valósidejű módban)
- Online feldolgozás (automatikus bevitel)
- Többszörös feldolgozás (több adatkészlet párhuzamos)
- Idő-megosztás (több adatkészlet idő-megosztással)
Miért kellene adatfeldolgozást alkalmaznunk?
Most egy napi adat fontosabb, mivel a munka nagy része magán az adatokon alapul, így egyre több adat gyűjtésre kerül különféle célokra, például tudományos kutatásra, tudományos, magán- és személyes felhasználásra, kereskedelmi felhasználásra, intézményi felhasználásra és így tovább. A gyűjtött adatokat úgy kell feldolgozni, hogy az összes fent említett lépést felhasználjuk a feldolgozáshoz, amelyet tárolunk, válogatunk, szűrünk, elemezünk és bemutatunk a kívánt felhasználási formátumban. A feldolgozás időigénye és összetettsége a szükséges eredményektől függ. Hatalmas adatgyűjtés vagy nagy adatok esetén egyre kritikusabbá válik a feldolgozás iránti igény az optimális eredmények elérése érdekében az adatbányászat és az adatkezelés segítségével.
Eszközök
Az általánosan elérhető adatfeldolgozó eszközök a Hadoop, Storm, HPCC, Qubole, Statwing, CouchDB és így tovább.
Következtetés:
1. Az adatok átalakítása hasznos információkké.
2. Az adatfeldolgozás nagyjából 6 alapvető lépésre oszlik: adatgyűjtés, adattárolás, adatrendezés, adatfeldolgozás, adatelemzés, adatmegjelenítés és következtetések.
3. A feldolgozáshoz elsősorban három módszert használnak, amelyek kézi, mechanikus és elektronikus.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az adatfeldolgozás ?. Itt megvitattuk az adatok feldolgozásának módját, a különböző módszereket, a kimenetek különböző típusait, eszközöit és az adatfeldolgozás használatát. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adatmegjelenítő eszközök
- Mi az adattárház?
- Mi az adatmegjelenítés?