Что такое обработка данных? Этапы, виды и методы

1 апреля 2022 г.

Обработка данных — важная работа, которая позволяет компаниям использовать имеющиеся у них данные в легкодоступных формах. Специалисты по данным обрабатывают информацию, используя свой опыт для сжатия больших наборов данных в функциональных форматах. Это позволяет другим использовать данные в конструктивных целях. В этой статье мы обсудим, что такое обработка данных, различные этапы и типы обработки, а также три метода, используемые для ее завершения.

Что такое обработка данных?

Обработка данных — это преобразование информации из необработанных данных в удобочитаемый и функциональный формат и сохранение ее для будущего использования. Он существует во многих формах и предоставляет данные для использования предприятиями в различных отраслях. Вы можете завершить обработку данных с помощью передовых технологических методов или вручную.

Этапы обработки данных

В методе обработки данных есть шесть этапов преобразования необработанной информации в функциональные данные:

1. Коллекция

Чтобы обработать данные, вы сначала обрабатываете их, что может включать доступ к существующим базам данных или сбор информации для непосредственного использования в новой базе данных. Это обеспечивает необработанную информацию для обработки и преобразования в более функциональный формат.

2. Подготовка

Этап подготовки включает в себя очистку данных и проверку их на точность. Это включает в себя проверку данных на наличие потенциальных ошибок и проверку на наличие повторяющихся записей, где их не должно быть кратных. Этот критический шаг повышает целостность данных перед обработкой для получения более точных результатов.

3. Ввод

После очистки данных вы готовы ввести их в выбранную вами систему обработки данных. Это может быть обычное программное обеспечение для обработки данных, такое как программа для работы с электронными таблицами, или система обработки, разработанная для ваших конкретных нужд. Ввод данных в выбранную вами систему обработки позволяет начать их обработку и использование.

4. Обработка

После того, как вы ввели свои данные в систему, вы можете начать обработку. Это может включать ручную работу, при которой вы манипулируете данными и анализируете их по мере необходимости, или можете использовать функции, предоставляемые выбранной вами системой обработки данных, для автоматизации работы. Вы можете указать конкретные цели для обработки или разрешить вашей системе обрабатывать данные в соответствии с настройками по умолчанию.

5. Выход

Получение выходных данных из вашей системы обработки данных позволяет вам представлять информацию в более презентабельном виде. Это могут быть отчеты, диаграммы, графики или другие наглядные пособия и документы для передачи наиболее важной информации. Часто именно здесь профессионалы, не являющиеся специалистами по данным, начинают взаимодействовать с обрабатываемыми данными.

6. Хранение

После создания выходных данных вы можете сохранить данные для будущего использования. Это позволяет вам или другим лицам получить доступ к информации и перейти к этапу интерпретации, а также получить максимальную выгоду от обработанных данных.

Типы обработки данных

Существует несколько типов обработки данных, которые можно использовать для получения различных результатов. Два или более типов могут быть объединены для одного и того же проекта. Общие типы обработки данных включают в себя:

1. Пакетная обработка

При пакетной обработке вы одновременно обрабатываете большие группы данных. Это может включать хранение данных, которые вы получаете в течение установленного периода, а затем обработку всех данных по завершении периода. Хотя это приносит в жертву немедленные результаты обработки информации в режиме реального времени по мере ее получения, оно может предложить более эффективный метод обработки больших объемов информации, когда своевременность не является главной задачей.

2. Распределенная обработка

Распределенная обработка — это метод, при котором обработка данных выполняется на нескольких машинах или серверах. Это полезный подход при работе с большими наборами данных, которые не помещаются на одном компьютере, или при использовании информации, собранной и сохраненной на нескольких устройствах. Этот подход также обладает высокой отказоустойчивостью, поскольку несколько серверов позволяют продолжать обработку в функциональных системах, когда один или несколько выходят из строя.

3. Мультиобработка

В многопроцессорном подходе вы используете несколько процессоров, как и в распределенном подходе, но каждый процессор находится в одном физическом компоненте. Как и в случае с распределенной обработкой, использование нескольких процессоров может ускорить процесс, хотя многопроцессорная система более подвержена замедлению в результате отказа одного или нескольких процессоров. Это может быть предпочтительнее распределенной обработки при работе с конфиденциальной информацией, поскольку локализация данных на одном сервере упрощает их защиту.

4. Обработка в реальном времени

Обработка данных в режиме реального времени является опцией, когда вам требуются быстрые выходные данные. Компьютер пытается обработать информацию как можно быстрее, пропуская записи с ошибками и переходя к обработке следующего фрагмента данных. Это полезно в ситуациях, когда вам нужны результаты быстро, но вы не беспокоитесь о случайных ошибках в данных.

5. Обработка транзакций

Обработка транзакций — это метод обработки важной информации в режиме реального времени, который должен быть безошибочным. Он отличается от обработки в реальном времени своим реагированием на данные, которые не могут быть обработаны, что вызывает паузу в обработке, пока вы не исправите ошибку. Вы можете спроектировать свою систему обработки данных, включив в нее аппаратные или программные компоненты, которые отвечают за предоставление решений и позволяют возобновить обработку в случае ошибок.

Методы обработки данных

Существует три метода обработки, которые вы можете использовать при выборе одного из вышеперечисленных типов обработки. Не все методы совместимы со всеми типами обработки:

1. Руководство

Ручная обработка данных происходит, когда один или несколько человек обрабатывают данные без помощи механических устройств или электроники. Хотя это менее распространенный подход в современной обработке данных, вы все же можете использовать его в некоторых ситуациях. Например, государственное учреждение может инициировать ручной подсчет бюллетеней во время пересчета.

2. Механический

Механическая обработка данных происходит, когда вы используете простые устройства для обработки данных. Вы можете использовать такие предметы, как калькуляторы или пишущие машинки, для помощи в обработке и преобразовании информации в функциональный формат. Механическая обработка данных может повысить скорость проекта и снизить вероятность ошибок.

3. Электронный

Электронная обработка данных является наиболее распространенной формой современной обработки данных и происходит при использовании современных компьютерных устройств. Это предпочтительный метод для большинства бизнес-профессионалов, поскольку он может увеличить возможности и скорость. Использование компьютера для автоматизации обработки данных также может помочь снизить вероятность ошибки.