Hvad er databehandling?
Databehandling er indsamling og manipulation af data til den anvendelige og ønskede form. Manipulationen er intet andet end behandling, der udføres enten manuelt eller automatisk i en foruddefineret sekvens af operationer. Tidligere gøres det manuelt, hvilket er tidskrævende og kan have mulighed for fejl under behandlingen, så nu udføres det meste af behandlingen automatisk ved hjælp af computere, der udfører hurtig behandling og giver dig det rigtige resultat.
Det næste punkt er konvertering til den ønskede form, de indsamlede data behandles og konverteres til den ønskede form i henhold til applikationskravene, det vil sige konvertering af dataene til nyttig information, som kunne bruges i applikationen til at udføre en eller anden opgave. Input af behandlingen er indsamling af data fra forskellige kilder som tekstfildata, Excel-fildata, database, endda ustrukturerede data som billeder, lydklip, videoklip, GPRS-data og så videre.
Og output af databehandlingen er meningsfuld information, der kan være i forskellige former som en tabel, billede, diagrammer, graf, vektorfil, lyd og så alt format opnået afhængigt af den applikation eller software, der kræves.
Definition
Så definitionen af databehandlingen er Konverteringen af dataene til nyttige oplysninger.
Hvordan behandles data?
Databehandling starter med indsamling af data. De data, der indsamles for at konvertere den ønskede form, skal behandles ved at behandle data på en trinvis måde, såsom de indsamlede data skal opbevares, sorteres, behandles, analyseres og præsenteres. Så dette er stort set opdelt i 6 grundlæggende trin som følgende diskussion nedenfor.
- Dataindsamling
- Opbevaring af data
- Sortering af data
- Behandling af data
- Dataanalyse
- Datapræsentation og konklusioner
Lad os diskutere i detaljer en efter en:
1. Dataindsamling
Som allerede har vi drøftet kilderne til dataindsamling, indsamles de logisk relaterede data fra de forskellige kilder, forskellige format, forskellige typer som fra XML, CSV-fil, sociale medier, billeder, det er strukturerede eller ustrukturerede data og så alt sammen.
2. Opbevaring af data
De indsamlede data skal nu gemmes i fysiske former som papirer, notesbøger og alle eller i anden fysisk form. På grund af dataudvindingen og big data er indsamlingen af data meget stor, selv i struktureret eller ustruktureret form. Dataene skal gemmes i digital form for at udføre en meningsfuld analyse og præsentation i henhold til applikationskravene.
3. Sortering af data
Efter lagringstrinnet vil det øjeblikkelige trin være sortering og filtrering. Sortering og filetering er påkrævet for at arrangere dataene i en meningsfuld rækkefølge og kun filtrere de krævede oplysninger, der hjælper med let at forstå visualisere og analysere.
4. Behandling af data
En række behandlinger eller kontinuerlig brug og behandling, der udføres til at verificere, transformere, organisere, integrere og udtrække data i en nyttig outputform til længere brug.
5. Dataanalyse
Dataanalyse er processen med systematisk anvendelse eller evaluering af data ved hjælp af analytisk og logisk begrundelse for at illustrere hver komponent af de leverede data og for at få det konkluderede resultat eller beslutning.
6. Præsentation af data og konklusioner
Når vi først er kommet til analyseresultatet, kan det repræsenteres i den forskellige form som diagram, tekstfil, Excel-fil, graf og så alt sammen.
Enkelt software eller en kombination af software kan bruges til at udføre lagring, sortering, filtrering og behandling af data, alt efter hvad det er muligt og påkrævet. Det kan udføres med specifik software i henhold til det foruddefinerede sæt af operationer i henhold til applikationskravene.
Forskellige typer output
De forskellige typer outputfiler som -
- Almindelig tekstfil - Disse eksporteres som notepad- eller WordPad-filer. Dette er den enkleste form for datafilen.
- Tabel / regneark - I dette filformat repræsenterer dataene i rækker og kolonner, som hjælper med til let forståelse og analyse af data. Dette filformat til også at udføre forskellige operationer som filtrering og sortering i stigende / faldende rækkefølge og statistiske operationer.
- Grafer og diagrammer - Graf- og diagramformatet er standardfunktioner i det meste af softwaren. Dette format er meget let at analysere dataene, ikke nødvendigt for at læse hver numeriske data, som tager en tidskrævende kun i et udseende kan forstå og analysere dataene.
- En billedfil eller kort / vektor - Hvis applikationen, der kræves til at gemme og analysere med geografiske data, er muligheden for at eksportere dataene til billedfil og kortfil eller vektorfil til stor nytte.
Sammen med disse kan det andet format være softwarespecifikke filformater, der kan bruges og behandles af specialiseret software.
Forskellige metoder
Der er hovedsageligt tre metoder, der bruges til at behandle dataene, disse er manuelle, mekaniske og elektroniske.
1. Manual: I denne metode behandles data manuelt. Hele behandlingsopgaven som beregning, sortering og filtrering og logiske handlinger udføres manuelt uden brug af noget værktøj eller elektroniske enheder eller automatiseringssoftware.
2. Mekanisk - I denne metode behandles data ikke manuelt, men udføres ved hjælp af meget enkle elektroniske enheder og en mekanisk enhed, f.eks. Lommeregner og skrivemaskiner.
3. Elektronisk - Dette er den hurtigste metode til databehandling og også moderne teknologi med de moderne krævede funktioner som højeste pålidelighed og nøjagtighed. Denne metode opnås med det sæt programmer eller software, der kører på computere.
typer
På basis af trin, de udførte, eller processen de udførte. Det kan lide:
- Batchbehandling (i batches)
- Realtidsbehandling (i en lille tidsperiode eller i realtidstilstand)
- Online-behandling (automatisk indtastning af måde)
- Multiprocessing (flere datasæt parallelle)
- Tidsdeling (flere datasæt med tidsdeling)
Hvorfor skal vi bruge databehandling?
Nu er en dags data vigtigere. De fleste af arbejdet er baseret på selve dataene, så flere og flere data indsamles til forskellige formål som videnskabelig forskning, akademisk, privat og personlig brug, kommerciel brug, institutionel brug og så alt sammen. Det er nødvendigt at behandle disse indsamlede data, så alle ovennævnte trin bruges til behandlingen, der gemmes, sorteres, filtreres, analyseres og præsenteres i det krævede anvendelsesformat. Den tidskrævende og komplekse behandling er afhængig af de krævede resultater. I tilfælde af enorm dataindsamling eller big data behovet for behandling for at få de optimale resultater ved hjælp af data mining og data management bliver det mere og mere kritisk.
Værktøj
De almindeligt tilgængelige databehandlingsværktøjer er Hadoop, Storm, HPCC, Qubole, Statwing, CouchDB og så alle.
Konklusion:
1. Det er konvertering af dataene til nyttige oplysninger.
2. Databehandlingen er stort set opdelt i 6 grundlæggende trin som dataindsamling, lagring af data, sortering af data, behandling af data, dataanalyse, datapræsentation og konklusioner.
3. Der er hovedsageligt tre metoder, der bruges til at behandle, som er manuelle, mekaniske og elektroniske.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er databehandling ?. Her diskuterede vi, hvordan data behandles, forskellige metoder, forskellige typer output, værktøjer og Brug af databehandling. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Værktøjer til datavisualisering
- Hvad er datavarehus?
- Hvad er datavisualisering