• Предоставляет актуальную информацию
• Информация доступна для мгновенного принятия решений
• Предоставляет более качественные услуги пользователям / клиентам.
• Быстро и надежно
• Уменьшает распространение бумажных копий.

Недостатки

• Требуются сложные ОС и очень дороги
• Непросто разработать
• Системы реального времени обычно используют 2 или более процессора для распределения рабочих нагрузок, что дорого.
• Требуется крупное коммуникационное оборудование.

г. Распределенная обработка

Этот метод обычно используется удаленными рабочими станциями, подключенными к одной большой центральной рабочей станции или серверу.Банкоматы — хорошие примеры этого метода обработки данных. Все конечные машины работают на фиксированном программном обеспечении, расположенном в определенном месте, и используют точно такую ​​же информацию и наборы инструкций.

Задание, связанное с ЦП с требует больше времени ЦП для обработки этих заданий. Большая часть работы, которую выполняют устройства ввода-вывода, приходится на ввод; и выход; следовательно, они требуют очень мало процессорного времени.

Большинство компаний сейчас отказываются от использования географически распределенных персональных компьютеров. Этот метод обработки данных известен как Распределенная обработка данных (DDP)

Три вычислительных ресурса, которые могут быть распределены.

-CPU (процессоры) время

-Файлы

-Программное обеспечение

-Данные / информация / сообщения

-Производительность компьютера

-Память (компьютерное хранилище)

— Устройства ввода / вывода, e.грамм. принтеры

— устройства связи / порт связи

Примеры отраслей и бизнес-организаций, которые широко используют распределенные системы обработки.

• Банки
• Компьютеризированные магазины розничной торговли, например супермаркеты
• Учебные заведения с множеством отделений
• Бюро или коммуникационные интернет-кафе
• Системы бронирования авиакомпаний

Преимущества и три риска, которые могут быть связаны с системой распределенной обработки данных.

T Нагрузка на главный компьютер значительно снижена

• Использование недорогих миникомпьютеров сводит к минимуму затраты на обработку данных
• Снижены задержки обработки данных
• Предоставляет клиентам более качественные услуги
• Риск выхода из строя системы меньше
• Проектирование и реализация системы менее сложны благодаря децентрализации
• Требуемый уровень знаний меньше.

Риски

• Дублирование данных очень распространено
• Проблемы при программировании микрокомпьютеров и миникомпьютеров
• Угрозы безопасности, то есть данные и информация, отправляемые по сети из одного места на
• другой может прослушиваться или прослушиваться неавторизованными сторонами
• Требуется дополнительное обучение для участвующих пользователей
• Это дорого из-за дополнительных затрат на коммуникационное оборудование.

Концепция мультипрограммирования

Многопрограммная система позволяет пользователю одновременно запускать 2 или более программ, каждая из которых находится в основной памяти компьютера.

Преимущества мультипрограммирования

• Увеличивает производительность компьютера
• Уменьшает время простоя ЦП
• Снижает частоту операций на периферии.

Преимущества хранения данных в компьютерных файлах над файловой системой вручную

• Хранимая информация занимает меньше места
• Легче обновлять и модифицировать
• Обеспечивает более быстрый доступ и поиск данных
• Уменьшает дублирование данных или хранимых записей
• Дешевле
• Повышает целостность данных (т.е. точность и полнота)

Разница между логическими и физическими компьютерными файлами.

Логический файл просматривается с точки зрения того, какие элементы данных он содержит и какие операции обработки могут выполняться с данными

Физический файл рассматривается с точки зрения того, как элементы данных, найденные в файле, расположены на носителе и как они могут быть обработаны.

Расположите следующие компоненты иерархии данных информационной системы в порядке возрастания сложности:

Поле, база данных, байт, запись, бит и файл

База данных файла записи поля битовых байтов

ВИДЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ ФАЙЛОВ

i) Файл отчета — Он содержит набор относительно постоянных записей, извлеченных из данных в главном файле.

Они используются для подготовки отчетов, которые можно распечатать позже, например отчет об успеваемости ученика в семестре, выписка об учениках, которые не уплатили плату за учебу, отчет о прогулах
ii) Резервный файл — используется для резервного копирования данных или для хранения дубликатов данных / информации из фиксированного хранилища компьютера или основной файл в целях безопасности, например копия всех поступивших в школу учеников, отчет о заочных

iii) Справочный файл — используется в справочных целях.Он содержит записи, которые являются довольно постоянными или полупостоянными, например Удержания в размере страхового взноса, ставки заработной платы, налоговые вычеты, адреса сотрудников, прейскуранты и т. Д.

МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ФАЙЛОВ

Что такое файловая организация?

1. Это способ организации (расположения) записей в конкретном файле или любом дополнительном запоминающем устройстве в компьютере
2. Относится к способу хранения данных в файле
3. Организация файлов важна, потому что она определяет метод доступа, эффективность, гибкость и устройства хранения, которые будут использоваться.

Методы организации файлов

i) Последовательные и последовательные

В последовательной файловой организации записи хранятся в отсортированном порядке с использованием

ключевое поле, а в серийный ; записи хранятся в том порядке, в котором они входят в файл, и никоим образом не сортируются.

ii) Случайное и индексно-последовательное

В случайной файловой организации записи хранятся в файле случайным образом и доступ к ним осуществляется напрямую, в то время как в indexed –sequential записи хранятся последовательно, но доступ к ним осуществляется напрямую с помощью индекса.

iii) s Организация erial файлов

Записи в файле хранятся и доступны одна за другой на носителе данных

iv) Метод организации индексированного последовательного файла

Аналогично последовательному методу, только индекс используется для того, чтобы компьютер мог найти отдельные записи на носителе.

РЕЖИМЫ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ ДАННЫХ
Это способы, которыми компьютер под влиянием операционной системы предназначен для обработки данных, например,
a) Пакетная обработка — это выполнение серии заданий в программе на компьютере без ручного вмешательства (неинтерактивный).Строго говоря, это режим обработки: выполнение серии программ, каждая из которых работает с набором или «партией» входных данных, а не с отдельным входом (который вместо этого будет заказным заданием ). Однако это различие в значительной степени утрачено, и последовательность шагов в пакетном процессе часто называют «заданием» или «пакетным заданием».

Пакетная обработка дает следующие преимущества: =

• Он может сместить время обработки задания на то, когда вычислительные ресурсы менее заняты.
• Это позволяет избежать простоя вычислительных ресурсов за счет поминутного ручного вмешательства и контроля.
• Поддерживая высокий общий коэффициент использования, он амортизирует компьютер, особенно дорогой.
• Позволяет системе использовать разные приоритеты для интерактивной и неинтерактивной работы.
• Вместо того, чтобы запускать одну программу несколько раз для обработки одной транзакции каждый раз, пакетные процессы будут запускать программу только один раз для многих транзакций, уменьшая накладные расходы системы.

Недостатки
— Пользователи не могут завершить процесс во время выполнения и должны ждать завершения выполнения.

б)

Что такое обработка данных: определение, цикл, типы и методы

Независимо от того, используете ли вы Интернет для изучения определенной темы, совершения финансовых операций в Интернете, заказа еды и т. Д., Данные генерируются каждую секунду. Использование социальных сетей, интернет-магазины и сервисы потокового видео увеличили объем данных.По оценкам исследования Domo, в 2020 году для каждого человека на планете каждую секунду создается 1,7 МБ данных. И для того, чтобы использовать и получить представление о таком огромном количестве данных, в игру вступает обработка данных.

Забегая вперед, давайте разберемся, что такое обработка данных.

Что такое обработка данных?

Данные в необработанном виде бесполезны для какой-либо организации. Обработка данных — это метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обычно это выполняется поэтапно группой специалистов по обработке данных и инженеров по данным в организации.Необработанные данные собираются, фильтруются, сортируются, обрабатываются, анализируются, сохраняются и затем представляются в удобочитаемом формате.

Обработка данных имеет решающее значение для организаций, позволяющих создавать более эффективные бизнес-стратегии и повышать свою конкурентоспособность. Преобразуя данные в читаемый формат, такой как графики, диаграммы и документы, сотрудники всей организации могут понимать и использовать данные.

Программа последипломного образования в области инженерии данных

Теперь, когда мы поняли, что такое обработка данных, давайте разберемся с ее циклическим процессом.

Цикл обработки данных

Цикл обработки данных состоит из серии шагов, на которых необработанные данные (входные данные) передаются в процесс (ЦП) для получения практических сведений (выходных данных). Каждый шаг выполняется в определенном порядке, но весь процесс повторяется циклически. Выходные данные первого цикла обработки данных могут быть сохранены и использованы в качестве входных данных для следующего цикла.

Рис: Цикл обработки данных (источник)

Как правило, цикл обработки данных состоит из шести основных этапов:

Шаг 1: Коллекция

Сбор необработанных данных — это первый шаг цикла обработки данных.Тип собранных необработанных данных имеет огромное влияние на получаемые результаты. Следовательно, необработанные данные следует собирать из определенных и точных источников, чтобы последующие результаты были достоверными и пригодными для использования. Необработанные данные могут включать денежные показатели, файлы cookie веб-сайта, отчеты о прибылях и убытках компании, поведение пользователей и т. Д.

Шаг 2: Подготовка

Подготовка или очистка данных — это процесс сортировки и фильтрации необработанных данных для удаления ненужных и неточных данных. Необработанные данные проверяются на наличие ошибок, дублирования, просчетов или отсутствующих данных и преобразуются в подходящую форму для дальнейшего анализа и обработки.Это сделано для того, чтобы в блок обработки поступали данные только самого высокого качества.

Шаг 3: Введите

На этом этапе необработанные данные преобразуются в машиночитаемую форму и передаются в блок обработки. Это может быть в форме ввода данных через клавиатуру, сканер или любой другой источник ввода.

Шаг 4: Обработка данных

На этом этапе необработанные данные подвергаются различным методам обработки данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для получения желаемого результата.Этот шаг может незначительно отличаться от процесса к процессу в зависимости от источника обрабатываемых данных (озера данных, онлайн-базы данных, подключенные устройства и т. Д.) И предполагаемого использования выходных данных.

Шаг 5: Вывод

Данные, наконец, передаются и отображаются пользователю в удобочитаемой форме, такой как графики, таблицы, векторные файлы, аудио, видео, документы и т. Д. Эти выходные данные могут быть сохранены и далее обработаны в следующем цикле обработки данных.

Шаг 6: Хранение

Последним этапом цикла обработки данных является хранение, где данные и метаданные хранятся для дальнейшего использования.Это обеспечивает быстрый доступ и поиск информации, когда это необходимо, а также позволяет напрямую использовать ее в качестве входных данных в следующем цикле обработки данных.

Бесплатный курс: Big Data Hadoop и Spark Developer

Теперь, когда мы узнали, что такое обработка данных и ее цикл, теперь мы можем взглянуть на типы.

Типы обработки данных

Существуют различные типы обработки данных в зависимости от источника данных и шагов, предпринимаемых блоком обработки для генерации вывода.Не существует универсального метода, который можно было бы использовать для обработки необработанных данных.

Методы обработки данных

Существует три основных метода обработки данных — ручной, механический и электронный.

Ручная обработка данных

В этом методе обработки данных данные обрабатываются вручную.Весь процесс сбора данных, фильтрации, сортировки, вычислений и других логических операций выполняется с вмешательством человека без использования каких-либо других электронных устройств или программного обеспечения для автоматизации. Это недорогой метод, не требующий почти никакого инструмента, но он приводит к большим ошибкам, высоким трудозатратам и большим затратам времени.

Механическая обработка данных

Данные обрабатываются механически с помощью устройств и машин. Это могут быть простые устройства, такие как калькуляторы, пишущие машинки, печатный станок и т. Д.С помощью этого метода можно выполнить простые операции обработки данных. В нем гораздо меньше ошибок, чем при ручной обработке данных, но увеличение объема данных сделало этот метод более сложным и трудным.

Изучите науку о данных с R БЕСПЛАТНО

Электронная обработка данных

Данные обрабатываются с использованием современных технологий с использованием программного обеспечения и программ обработки данных. Программному обеспечению предоставляется набор инструкций для обработки данных и вывода результатов.Этот метод является наиболее дорогостоящим, но обеспечивает максимальную скорость обработки при высочайшей надежности и точности вывода.

Примеры обработки данных

Обработка данных происходит в нашей повседневной жизни независимо от того, осознаем мы это или нет. Вот несколько реальных примеров обработки данных:

• Программное обеспечение для торговли акциями, которое преобразует миллионы данных об акциях в простой график
• Компания электронной торговли использует историю поиска клиентов, чтобы рекомендовать аналогичные продукты.
• Компания цифрового маркетинга использует демографические данные людей для разработки стратегии кампаний с учетом местоположения
• Беспилотный автомобиль использует данные от датчиков в реальном времени, чтобы определять, есть ли на дороге пешеходы и другие автомобили

Вот и все по статье , что такое обработка данных .

Хотите начать свою карьеру в качестве инженера по большим данным? Пройдите курс обучения инженеров по большим данным и получите сертификат.

Вот что вы можете сделать дальше

Data содержит много полезной информации для организаций, исследователей, учреждений и отдельных пользователей. С увеличением количества данных, генерируемых каждый день, необходимо больше специалистов по обработке данных и инженеров по обработке данных, которые помогли бы понять эти данные. Сертификационный курс по проектированию данных Simplilearn в сотрудничестве с IBM и в партнерстве с Purdue University предлагает высочайший опыт обучения, который поможет вам овладеть важнейшими навыками проектирования данных.Эта программа, основанная на академических достижениях Университета Пердью в области инженерии данных и отраслевом и практическом опыте обучения IBM, поможет ускорить вашу карьеру в качестве специалиста по разработке данных.

Надеюсь, вам понравилась статья «что такое обработка данных», в случае сомнений задавайте свои вопросы в разделе комментариев.

Что такое обработка данных? Важный обзор в 6 точках

Используется ли Интернет для исследования темы, совершения онлайн-транзакций, заказа еды, данные постоянно генерируются каждую секунду.Объем данных увеличился из-за более широкого использования интернет-магазинов, социальных сетей и потоковых сервисов. По оценкам исследования, в 2020 году для каждого человека на Земле каждую секунду генерируется 1,7 МБ данных. Чтобы получить интуитивную интуицию из таких огромных объемов данных, полезна обработка данных.

Так что же такое обработка данных? Проще говоря, это сбор, обработка и обработка собранных данных для предполагаемого использования. Он переводит огромные объемы собранных данных в желаемую форму, используемую простыми людьми для анализа и интерпретации значения обрабатываемых данных.Обработка данных в компьютерах относится к манипулированию данными компьютерами. Это включает форматирование или преобразование вывода. Данные передаются через память и ЦП к устройству вывода и, конечно же, преобразование необработанных данных в машинный язык.

1. Что такое обработка данных?
2. Как обрабатываются данные?
3. Различные типы вывода
4. Различные методы
5. Типы
6. Почему мы должны использовать обработку данных

1)

Концепция обработки данных — это сбор и преобразование данных в удобную и подходящую форму.Автоматическая обработка данных в заранее определенной последовательности операций — это манипулирование данными. В настоящее время обработка выполняется автоматически с помощью компьютеров, что быстрее и дает точные результаты.

После этого собранные данные обрабатываются и затем переводятся в желаемую форму в соответствии с требованиями, полезную для выполнения задач. Данные получают из различных источников, таких как файл Excel, база данных, данные текстового файла и неорганизованные данные, такие как аудиоклипы, изображения, GPRS и видеоклипы.Наиболее часто используемые инструменты для обработки данных — это Storm, Hadoop, HPCC, Statwing, Qubole и CouchDB. Вывод представляет собой полезную информацию различных форматов файлов, таких как диаграмма, аудио, таблица, график, изображение, векторный файл, в зависимости от необходимого программного обеспечения или приложения.

Таким образом, обработка данных означает метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обработка данных выполняется в соответствии с заранее установленной процедурой командой из специалистов по данным и инженеров по данным в организации.

2)

Обработка данных требует шести шагов, а именно:

1. Сбор данных: Первичный этап обработки данных — это сбор данных. Данные поступают из таких источников, как озера данных и хранилища данных. Собранные данные должны быть достоверными и качественными.
2. Подготовка данных: на этом этапе, также называемом «предварительной обработкой», собранные данные очищаются путем проверки на наличие ошибок и переходят к следующему этапу обработки данных.Мотивом этого этапа является устранение бесполезных данных и создание качественных данных для качественной бизнес-аналитики.
3. Ввод данных: подготовленные данные переводятся на машинный язык с помощью CRM, например Salesforce и Redshift, хранилища данных.
4. Обработка: Обработка входных данных выполняется для интерпретации. Обработка выполняется алгоритмами машинного обучения. Их процесс варьируется в зависимости от обрабатываемых данных (подключенные устройства, социальные сети, озера данных и т. Д.) и предполагаемое использование (медицинская диагностика, выяснение пожеланий клиентов, изучение рекламных шаблонов и т. д.).
5. Интерпретация данных: ученые, не занимающиеся данными, считают эти данные очень полезными. Данные преобразуются в видео, графики, изображения и простой текст. Сотрудники компании могут начать анализировать эти данные и применять их в своих проектах.
6. Хранилище данных: использование хранилища в будущем — это последний этап обработки. Эффективное Надлежащее хранение данных необходимо для соблюдения GDPR (законодательства о защите данных).Правильно сохраненные данные, чтобы сотрудники учреждения могли легко и быстро получить доступ к ним по мере необходимости, имеет первостепенное значение.

3)

Различные типы выходных файлов при обработке данных: —

• Обычный текстовый файл — текстовый файл является самым простым форматом файла данных, который будет экспортирован как файлы Блокнота или WordPad.
• Таблица / Электронная таблица — данные представлены в столбцах и строках, что помогает в быстром анализе и понимании данных.Таблицы / Электронная таблица позволяет выполнять множество операций, таких как сортировка и фильтрация в порядке убывания / возрастания, а также статистические операции.
• Диаграммы и графики. Наиболее распространенными функциями почти любого программного обеспечения являются форматы графиков и диаграмм. Этот формат позволяет легко анализировать данные одним взглядом.
• Карты / вектор или файл изображения — требование хранить и анализировать пространственные данные и данные экспорта может быть выполнено с помощью этих форматов изображений и карт.
• Специализированное программное обеспечение может обрабатывать специальные форматы файлов программного обеспечения.

4)

Три основных метода обработки данных:

• Обработка данных вручную: в этом методе обработки данных данные обрабатываются вручную. Вся процедура сбора, фильтрации, сортировки, вычисления и альтернативных логических операций данных выполняется с вмешательством человека без использования каких-либо электронных устройств или программного обеспечения для автоматизации. Это недорогая методология, и для нее практически не требуются инструменты. однако это приводит к большим ошибкам и требует высоких затрат на рабочую силу и большого количества вашего времени.
• Механическая обработка данных: данные обрабатываются с помощью машин и простых устройств, таких как пишущие машинки, калькуляторы, печатный станок и т. Д. С помощью этого метода можно выполнять простые операции обработки данных. Ошибок меньше по сравнению с ручной обработкой данных, но единственный недостаток заключается в том, что этот метод нельзя использовать при увеличении объема данных.
• Электронная обработка данных: Программное обеспечение и программы обработки данных используются для обработки данных. Программному обеспечению дается серия инструкций для обработки данных и получения желаемого результата.Это дороже, но обеспечивает более быструю обработку с высочайшей надежностью и точностью.

5)

Типы обработки данных следующие:

• Пакетная обработка: Сбор и обработка данных выполняется пакетами, в которых содержится огромное количество данных. Например, система расчета заработной платы.
• Обработка в реальном времени: для небольшого количества данных выполняется обработка в реальном времени, при которой данные могут быть обработаны в течение нескольких секунд после ввода данных.

Например, снятие денег в банкомате

• Онлайн-обработка: Как только данные становятся доступными, они автоматически вводятся в CPU. Это полезно для непрерывной обработки данных.

Например, сканирование штрих-кода

• Многопроцессорная обработка: это также называется параллельной обработкой, при которой данные фрагментируются на небольшие кадры и обрабатываются двумя процессорами в одной компьютерной системе.

Например, прогноз погоды

• Разделение времени: распределяет ресурсы компьютера и данные во временных интервалах между несколькими пользователями одновременно.

6)

В современную эпоху большая часть работы опирается на данные, поэтому сбор больших объемов данных для различных целей, таких как академические, научные исследования, институциональное использование, личное и частное использование, в коммерческих целях и многое другое. Обработка этих собранных данных важна для того, чтобы данные прошли все вышеперечисленные этапы и были отсортированы, сохранены, отфильтрованы, представлены в требуемом формате и проанализированы.

Количество затраченного времени и сложность обработки будут зависеть от требуемых результатов. В ситуациях, когда собираются большие объемы данных, необходимость обработки для получения достоверных результатов с помощью обработки данных при интеллектуальном анализе данных и обработки данных при исследовании данных становится неизбежной.

Наконец, если простыми словами определить обработку данных, это получение полезной информации путем преобразования данных.Обработка данных выполняется в шесть этапов, которые включают сбор данных, сортировку данных, хранение данных, обработку данных, представление данных и анализ данных.

Три основных метода обработки данных — это механический, электронный и ручной. Обработка данных имеет решающее значение для организаций, позволяющих создавать более эффективные бизнес-стратегии и повышать свою конкурентоспособность. Изменяя данные в удобочитаемом формате, таком как графики, диаграммы и документы, сотрудники всей организации смогут воспринимать и использовать данные для анализа и интерпретации в соответствии со своими требованиями.

Если вы заинтересованы в карьере в области Data Science, наш 11-месячный очный курс Postgraduate Certificate Diploma in Data Science может очень помочь вам стать успешным профессионалом в области Data Science.

ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ

5 типов обработки данных

Обработка данных — это метод манипулирования данными. Это означает преобразование необработанных данных в осмысленный и машиночитаемый контент.По сути, это процесс преобразования необработанных данных в значимую информацию. «Это может относиться к использованию автоматизированных методов обработки коммерческих данных». Обычно при этом используются относительно простые повторяющиеся действия для обработки больших объемов аналогичной информации. Необработанные данные — это входные данные, которые подвергаются некоторой обработке для генерации значимого вывода.

Существуют разные типы методов обработки данных, в зависимости от того, для чего они нужны.В этой статье мы обсудим пять основных типов обработки данных.

1. Обработка коммерческих данных

Под коммерческой обработкой данных понимается метод применения стандартных реляционных баз данных, который включает использование пакетной обработки. Он включает в себя предоставление огромных данных на входе в систему и создание большого объема вывода, но с меньшим количеством вычислительных операций. Он в основном сочетает в себе коммерцию и компьютеры, что делает его полезным для бизнеса.Данные, которые обрабатываются с помощью этой системы, обычно стандартизированы, и поэтому вероятность ошибок гораздо ниже.

Многие ручные работы автоматизированы с помощью компьютеров, чтобы сделать их простыми и безошибочными. Компьютеры используются в бизнесе для получения необработанных данных и их обработки в виде информации, полезной для бизнеса. Бухгалтерские программы представляют собой прототипы приложений для обработки данных. Информационная система (ИС) — это область, изучающая такие как организационные компьютерные системы.

2. Обработка научных данных

В отличие от коммерческой обработки данных, научная обработка данных предполагает широкое использование вычислительных операций, но меньшие объемы входных и выходных данных. Вычислительные операции включают арифметические операции и операции сравнения. В этом типе обработки вероятность ошибки недопустима, поскольку это приведет к принятию ошибочного решения. Следовательно, процесс проверки, сортировки и стандартизации данных выполняется очень тщательно, и используются самые разные научные методы, чтобы гарантировать отсутствие неправильных взаимосвязей и выводов.

Это занимает больше времени, чем при обработке коммерческих данных. Общие примеры обработки научных данных включают обработку, управление и распространение продуктов научных данных и облегчение научного анализа алгоритмов, данных калибровки и продуктов данных, а также поддержание всего программного обеспечения и данных калибровки под строгим контролем конфигурации.

3. Пакетная обработка

Пакетная обработка означает тип обработки данных, при котором несколько дел обрабатываются одновременно.Данные собираются и обрабатываются партиями, и в основном они используются, когда данные однородны и в больших количествах. Пакетную обработку можно определить как одновременное, одновременное или последовательное выполнение действия. Одновременная пакетная обработка происходит, когда они выполняются одним и тем же ресурсом для всех обращений одновременно. Последовательная пакетная обработка происходит, когда они выполняются одним и тем же ресурсом для разных случаев сразу или сразу после друг друга.

Параллельная пакетная обработка означает, что они выполняются одними и теми же ресурсами, но частично перекрываются во времени.Он используется в основном в финансовых приложениях или там, где требуются дополнительные уровни безопасности. При такой обработке время вычислений относительно меньше, потому что при применении функции ко всем данным полностью извлекается вывод. Он может выполнять работу с минимальным вмешательством человека.

4. Онлайн-обработка

Выражаясь языком современных систем баз данных, «онлайн», что означает «интерактивный», в пределах терпения.«Онлайн-обработка — это противоположность« пакетной »обработки. Онлайн-обработка может быть построена из ряда относительно более простых операторов, как и традиционные механизмы обработки запросов. Оперативная обработка данных. Аналитические операции обычно включают основные части больших баз данных. Поэтому должно быть удивительно, что современные онлайн-аналитические системы обеспечивают интерактивную производительность. Секрет их успеха — это предварительные вычисления.

В большинстве систем онлайн-аналитической обработки ответ на каждую точку и щелчок вычисляется задолго до того, как пользователь даже запустит приложение.Фактически, многие системы онлайн-обработки выполняют эти вычисления относительно неэффективно, но, поскольку обработка выполняется заранее, конечный пользователь не видит проблемы с производительностью. Этот тип обработки используется, когда данные должны обрабатываться непрерывно, и автоматически вводятся в систему.

5. Обработка в реальном времени

Текущая система управления данными обычно ограничивает возможности обработки данных по мере необходимости, поскольку эта система всегда основана на периодических обновлениях пакетов, из-за которых происходит многочасовое запаздывание по времени возникновения события и его записи или обновления. .Это вызвало потребность в системе, которая могла бы записывать, обновлять и обрабатывать данные по мере необходимости, то есть в режиме реального времени, что помогло бы сократить временной лаг между появлением и обработкой почти до нуля. Огромные объемы данных переливаются в системы из организаций, поэтому их хранение и обработка в среде реального времени изменит сценарий.

Большинство организаций хотят иметь представление о данных в режиме реального времени, чтобы полностью понять среду внутри или за пределами своей организации.Именно здесь возникает потребность в системе, которая могла бы обрабатывать данные и анализировать их в реальном времени. Этот тип обработки дает результаты, когда и когда это происходит. Наиболее распространенный метод — взять данные непосредственно из их источника, который также может называться потоком, и сделать выводы без фактической передачи или загрузки. Другой важный метод обработки в реальном времени — это методы виртуализации данных, при которых значимая информация извлекается для нужд обработки данных, в то время как данные остаются в исходной форме.

Это базовое введение в концепцию обработки данных и ее пять основных типов. Все типы были кратко обсуждены, и все эти методы имеют свою актуальность в своих областях, но кажется, что в сегодняшней динамической среде наиболее широко используются системы обработки в реальном времени и онлайн.

Если вы заинтересованы в карьере в области Data Science, наш 11-месячный очный курс Postgraduate Certificate Diploma in Data Science может очень помочь вам стать успешным профессионалом в области Data Science.

ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ

Обработка больших данных — обзор

3.3.3 Инструменты и методы обработки и анализа

Обработка больших данных — это набор методов или моделей программирования для доступа к крупномасштабным данным с целью извлечения полезной информации для поддержки и принятия решений. Далее мы рассмотрим некоторые инструменты и методы, доступные для анализа больших данных в центрах обработки данных.

Как упоминалось в предыдущем разделе, большие данные обычно хранятся на тысячах обычных серверов, поэтому традиционные модели программирования, такие как интерфейс передачи сообщений (MPI) [40], не могут эффективно их обрабатывать.Поэтому новые модели параллельного программирования используются для повышения производительности баз данных NoSQL в центрах обработки данных. MapReduce [17] — одна из самых популярных моделей программирования для обработки больших данных с использованием крупномасштабных товарных кластеров. MapReduce предложен Google и разработан Yahoo. Функции Map и Reduce запрограммированы пользователями для обработки больших данных, распределенных по множеству разнородных узлов. Основное преимущество этой модели программирования — простота, поэтому пользователи могут легко использовать ее для обработки больших данных.Для MapReduce разрабатывается определенный набор оболочек. Эти оболочки могут обеспечить лучший контроль над кодом MapReduce и помочь в разработке исходного кода. Apache Pig — это среда, подобная структурированному языку запросов (SQL), разработанная в Yahoo [41] и используется многими организациями, такими как Yahoo, Twitter, AOL, LinkedIn и т. Д. Hive — еще одна оболочка MapReduce, разработанная Facebook [42]. Эти две оболочки обеспечивают лучшую среду и упрощают разработку кода, поскольку программистам не приходится сталкиваться со сложностями кодирования MapReduce.

Hadoop [43,44] — это реализация MapReduce с открытым исходным кодом, которая широко используется для обработки больших данных. Это программное обеспечение даже доступно у некоторых поставщиков облачных услуг, таких как Amazon EMR [96], для создания кластеров Hadoop для обработки больших данных с использованием ресурсов Amazon EC2 [45]. Hadoop использует файловую систему HDFS, которая описана в предыдущем разделе. При использовании этой файловой системы данные будут располагаться близко к узлу обработки, чтобы минимизировать накладные расходы на связь. Windows Azure также использует среду выполнения MapReduce под названием Daytona [46], которая использует облачную инфраструктуру Azure в качестве масштабируемой системы хранения для обработки данных.

Существует несколько новых реализаций Hadoop для решения проблем с производительностью, таких как медленная загрузка данных и отсутствие повторного использования данных [47, 48]. Например, Starfish [47] — это фреймворк на основе Hadoop, целью которого является повышение производительности заданий MapReduce с использованием жизненного цикла данных в аналитике. Он также использует профилирование заданий и оптимизацию рабочего процесса, чтобы уменьшить влияние несбалансированных данных во время выполнения задания. Starfish — это самонастраивающаяся система, основанная на требованиях пользователя и рабочих нагрузках системы, при этом пользователям не нужно настраивать или изменять настройки или параметры.Более того, Elastisizer от Starfish может автоматизировать принятие решений для создания оптимизированных кластеров Hadoop, используя сочетание моделирования и оценки на основе моделей, чтобы найти наилучшие ответы на вопросы «что, если» о производительности рабочих нагрузок.

Spark [49], разработанный в Калифорнийском университете в Беркли, является альтернативой Hadoop, который предназначен для преодоления ограничений дискового ввода-вывода и повышения производительности более ранних систем. Основная особенность Spark, которая делает его уникальным, — это способность выполнять вычисления в памяти.Это позволяет кэшировать данные в памяти, тем самым устраняя ограничение Hadoop на накладные расходы на диск для итеративных задач. Разработчики Spark также предложили целый стек обработки данных, называемый стеком анализа данных Berkeley [50].

Аналогичным образом, существуют другие предлагаемые методы профилирования приложений MapReduce для поиска возможных узких мест и моделирования различных сценариев для анализа производительности модифицированных приложений [48]. Эта тенденция показывает, что использование простой настройки Hadoop не будет эффективным для анализа больших данных, поэтому следует разрабатывать и разрабатывать новые инструменты и методы для автоматизации решений о предоставлении ресурсов.Возможно, это может быть новая услуга (например, аналитика больших данных как услуга ), которую должны предоставлять облачные провайдеры для автоматической аналитики больших данных в центрах обработки данных.

Помимо MapReduce существуют другие существующие модели программирования, которые можно использовать для обработки больших данных в центрах обработки данных, такие как Dryad [51] и Pregel [52]. Dryad — это механизм распределенного выполнения для запуска приложений с большими данными в форме ориентированного ациклического графа (DAG). Работа в вершинах будет выполняться в кластерах, где данные будут передаваться с использованием каналов данных, включая документы, соединения протокола управления передачей (TCP) и общую память.Более того, любой тип данных может напрямую передаваться между узлами. Хотя MapReduce поддерживает только один набор входных и выходных данных, пользователи могут использовать любое количество входных и выходных данных в Dryad. Pregel используется Google для обработки крупномасштабных графиков для различных целей, таких как анализ сетевых графиков и социальных сетей. Приложения представлены в Pregel в виде ориентированных графов, где каждая вершина может быть изменена, а определяемые пользователем значение и ребро показывают исходную и конечную вершины.

6 этапов цикла обработки данных | by PeerXP Team

Обработка данных — это просто преобразование необработанных данных в значимую информацию посредством процесса.Данные технически обрабатываются для получения результатов, которые приводят к решению проблемы или улучшению существующей ситуации. Подобно производственному процессу, он следует за циклом, в котором входные данные (необработанные данные) подаются в процесс (компьютерные системы, программное обеспечение и т. Д.) Для получения выходных данных (информации и аналитических данных).

Как правило, организации используют компьютерные системы для выполнения ряда операций с данными с целью представления, интерпретации или получения информации. Этот процесс включает в себя такие действия, как ввод данных, сводка, расчет, хранение и т. Д.Полезные и информативные выходные данные представлены в различных соответствующих формах, таких как диаграммы, отчеты, графики, средства просмотра документов и т. Д.

1) Сбор — это первая стадия цикла и очень важна, поскольку качество собранных данных сильно повлияет на результат. Процесс сбора должен гарантировать, что собранные данные являются как определенными, так и точными, чтобы последующие решения, основанные на результатах, были действительными. На этом этапе предоставляется как базовая линия для измерения, так и цель, которую следует улучшить.

2) Подготовка — это преобразование данных в форму, подходящую для дальнейшего анализа и обработки. Необработанные данные не могут быть обработаны и должны проверяться на точность. Подготовка — это создание набора данных из одного или нескольких источников данных, который будет использоваться для дальнейшего исследования и обработки. Анализ данных, которые не были тщательно проверены на наличие проблем, может привести к весьма вводящим в заблуждение результатам, которые во многом зависят от качества подготовленных данных.

3) Вход — это задача, в которой проверенные данные кодируются или преобразуются в машиночитаемую форму, чтобы их можно было обрабатывать через приложение.Ввод данных осуществляется с помощью клавиатуры, сканера или ввода данных из существующего источника. Этот трудоемкий процесс требует скорости и точности. Большинство данных должны соответствовать формальному и строгому синтаксису, поскольку на этом этапе требуется большая вычислительная мощность для разбивки сложных данных. Из-за затрат многие предприятия прибегают к аутсорсингу на этом этапе.

4) Обработка — это когда данные подвергаются различным средствам и методам мощных технических манипуляций с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для генерации вывода или интерпретации данных.Процесс может состоять из нескольких потоков выполнения, которые одновременно выполняют инструкции, в зависимости от типа данных. Существуют такие приложения, как Anvesh, для обработки больших объемов разнородных данных за очень короткие промежутки времени.

5) Вывод и интерпретация — это этап, на котором обработанная информация теперь передается и отображается пользователю. Вывод предоставляется пользователям в различных форматах отчетов, таких как графические отчеты, аудио, видео или средства просмотра документов.Выходные данные необходимо интерпретировать так, чтобы они могли предоставить значимую информацию, которая будет определять будущие решения компании.

6) Хранилище — это последний этап цикла обработки данных, на котором данные и метаданные (информация о данных) хранятся для будущего использования. Важность этого цикла заключается в том, что он обеспечивает быстрый доступ и поиск обработанной информации, позволяя при необходимости передавать ее непосредственно на следующий этап. Anvesh использует специальные стандарты безопасности и защиты для хранения данных для будущего использования.

Цикл обработки данных представляет собой серию шагов, выполняемых для извлечения полезной информации из необработанных данных. Хотя каждый шаг должен выполняться по порядку, порядок является циклическим. Этап вывода и хранения может привести к повторению этапа сбора данных, что приведет к другому циклу обработки данных. Цикл
дает представление о том, как данные перемещаются и преобразуются от сбора к интерпретации и, в конечном итоге, используются в эффективных бизнес-решениях.

Обработка данных: определение и функции

Обработка данных

Данные — это совокупность фактов, которые могут включать личные данные, данные транзакций, веб-данные, данные датчиков и т. Д.Обработка данных — это преобразование необработанных данных в значимую информацию с помощью определенных процессов. Рассмотрим сценарий, в котором вы получаете разные тарифы на такси, забронированные онлайн для одного и того же пункта назначения в разное время. Почему это? Приложение анализирует огромное количество данных о водителях, их транспортных средствах, местонахождении и т. Д., Чтобы предсказать спрос, предложение и местонахождение водителей, чтобы определить тарифы, которые будут установлены для каждой поездки. Собранные данные могут быть в несовместимом формате, структурированы или неструктурированы из нескольких источников.Благодаря быстрому развитию информационных технологий организации сегодня могут обрабатывать огромные объемы данных в любой форме для предоставления содержательных отчетов. Правильная обработка данных приводит к улучшению удержания клиентов, повышению операционной эффективности, разработке качественных продуктов и дает конкурентное преимущество.

Операции в программе обработки данных

Чтобы извлечь полезную информацию из данных, программа должна пройти ряд шагов в цикле обработки данных. Для каждого из этих шагов существует широкий спектр подходов, инструментов и техник.

Сбор

Это первый шаг в обработке данных, который предоставляет факты для ввода. В зависимости от типа бизнеса данные могут собираться из различных источников, таких как ежедневные транзакции, веб-данные, данные датчиков и опросы среди других. Качество и количество собранных данных очень важны, поскольку они определяют качество вывода.

Подготовка

Этот шаг включает удаление нежелательных данных путем сортировки и фильтрации данных.

Входные данные

Собранные данные проверяются и преобразуются в машиночитаемую форму с помощью клавиатуры, дигитайзера, сканера или ввода данных из существующего источника и вводятся в машину (если еще не в цифровой форме), а затем преобразуются в формат, который ожидает программа обработки.

Процесс

На этом этапе входные данные преобразуются в более значимую информацию с помощью бизнес-логики, реализованной в программах. Сегодня доступны различные платформы обработки данных, которые позволяют принимать более быстрые и разумные решения и улучшать качество обслуживания клиентов.

Вывод

Это этап, на котором обработанная информация представляется пользователю в виде распечатанных отчетов, видео, аудио или на экране. Выходные данные должны предоставлять значимую информацию для принятия будущих решений любой организации.

Хранилище

Последним этапом обработки данных является сохранение данных и приложений для будущего использования. В зависимости от типа данных вы можете использовать определенные системы управления реляционными базами данных, такие как Oracle, SQL Server, MySql и т. Д.В качестве альтернативы вы также можете использовать решения для больших данных, такие как Hadoop.

Цикл обработки данных дает общее представление о том, как данные собираются, обрабатываются, интерпретируются, хранятся и, наконец, отображаются пользователям для принятия важных бизнес-решений. Шаги в цикле обработки данных циклические. Этап вывода и сохранения может снова использоваться на этапе сбора данных для другого цикла обработки данных.

Новые тенденции в обработке данных

Некоторые из новых технологий обработки данных — это большие данные, наука о данных и аналитика данных.

Большие данные относится к огромному объему данных различного типа, как структурированных, как в случае СУБД, расширяемого языка разметки (XML), так и неструктурированных, если они собираются через социальные сети, блоги, твиты и т. Д. Hadoop — одно из решений для больших данных. Большие данные нельзя обрабатывать с помощью традиционных инструментов. Некоторые из областей применения больших данных включают здравоохранение, финансовые услуги, розничную торговлю и связь.

Наука о данных занимается прогнозированием будущей тенденции данных на основе содержательной информации, полученной из различных источников данных с помощью вычислительных алгоритмов и статистики.Области применения науки о данных включают поисковые системы, анализ мошенничества и логистику доставки. Хорошим примером науки о данных являются рекламные баннеры, которые отображаются на веб-сайтах и ​​определяются шаблонами и поведением пользователей.

Аналитика данных — это наука об анализе необработанных данных с целью сделать выводы с помощью специализированных систем и программного обеспечения. Некоторые из областей применения — игры, путешествия и здравоохранение.

Резюме урока

Данные — самая ценная валюта в бизнесе.