Что понимается под информацией в отношении компьютерной обработки данных

Обновлено: 03.07.2024

Независимо от того, используется ли Интернет для исследования темы, совершения транзакций в Интернете, заказа еды, данные непрерывно генерируются каждую секунду. Объем данных увеличился из-за более широкого использования онлайн-покупок, социальных сетей и потоковых сервисов. По оценкам исследования, в 2020 году на каждого человека на Земле каждую секунду генерируется 1,7 МБ данных. Чтобы извлечь пользу из таких огромных объемов данных и получить представление о них, полезно использовать обработку данных.

Что такое обработка данных? Проще говоря, это сбор, манипулирование и обработка собранных данных для предполагаемого использования. Он переводит огромные объемы собранных данных в желаемую форму, используемую простолюдинами для анализа и интерпретации значения обрабатываемых данных. Обработка данных в компьютерах относится к манипулированию данными с помощью компьютеров. Это включает форматирование или преобразование вывода. Данные проходят через память и ЦП к устройству вывода и, конечно же, преобразованию необработанных данных в машинный язык.

1) Что такое обработка данных?

Концепция обработки данных заключается в сборе и преобразовании данных в удобную и подходящую форму. Автоматическая обработка данных в заданной последовательности операций является манипулированием данными. В настоящее время обработка выполняется автоматически с помощью компьютеров, что быстрее и дает точные результаты.

После этого собранные данные обрабатываются, а затем переводятся в желаемую форму в соответствии с требованиями, удобную для выполнения задач. Данные поступают 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 — Storm, Hadoop, HPCC, Statwing, Qubole и CouchDB. Вывод представляет собой ценную информацию различных форматов файлов, таких как диаграмма, аудио, таблица, график, изображение, векторный файл, в зависимости от необходимого программного обеспечения или приложения.

Поэтому значение обработки данных — это метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обработка данных выполняется в соответствии с заранее определенной процедурой группой ученых и инженеров по данным в организации.

2) Как обрабатываются данные?

Сбор данных. Основным этапом обработки данных является сбор данных. Данные поступают из таких источников, как озера данных и хранилища данных. Собранные данные должны быть достоверными и качественными.
Подготовка данных: на этом этапе, также называемом «предварительной обработкой», собранные данные очищаются путем проверки на наличие ошибок и готовятся к следующему этапу обработки данных. Мотивом этого этапа является устранение бесполезных данных и создание качественных данных для качественной бизнес-аналитики.
Ввод данных. Подготовленные данные переводятся на машинный язык с помощью CRM, такой как Salesforce и хранилище данных Redshift.
Обработка: обработка входных данных выполняется для интерпретации. Обработка осуществляется алгоритмами машинного обучения. Их процесс варьируется в зависимости от обрабатываемых данных (подключенные устройства, социальные сети, озера данных и т. д.) и предполагаемого использования (медицинская диагностика, выявление желаний клиентов, изучение рекламных шаблонов и т. д.).
Интерпретация данных. Специалисты, не занимающиеся данными, находят эти данные очень полезными. Данные преобразуются в видео, графики, изображения и обычный текст. Сотрудники компании могут начать анализировать эти данные и применять их в своих проектах.
Хранение данных. Использование хранилища в будущем — это последний этап обработки. Эффективное Надлежащее хранение данных необходимо для соблюдения GDPR (законодательство о защите данных). Надлежащим образом хранящиеся данные, к которым сотрудники учреждения могут легко и быстро получить доступ по мере необходимости, имеют первостепенное значение.

3) Различные типы вывода

Различные типы выходных файлов при обработке данных:

Обычный текстовый файл. Текстовый файл представляет собой простейший формат файла данных, который экспортируется в виде файлов Блокнота или WordPad.
Таблица/электронная таблица — данные представлены в столбцах и строках, что помогает быстро анализировать и понимать данные. Таблицы/электронные таблицы позволяют выполнять множество операций, таких как сортировка и фильтрация по убыванию/возрастанию, а также статистические операции.
Диаграммы и графики. Наиболее распространенными функциями почти во всех программах являются форматы графиков и диаграмм. Этот формат позволяет легко анализировать данные одним взглядом.
Карты/вектор или файл изображения. Требования к хранению и анализу пространственных данных и экспорту данных могут быть выполнены с помощью этих форматов изображения и карты.
Специализированное программное обеспечение может обрабатывать определенные форматы файлов программного обеспечения.

4) Различные методы

Три основных метода обработки данных:

Ручная обработка данных. В этом методе обработки данные обрабатываются вручную. Вся процедура сбора данных, фильтрации, сортировки, расчета и альтернативных логических операций выполняется с участием человека без использования каких-либо электронных устройств или программного обеспечения для автоматизации. Это недорогая методология, для которой практически не нужны инструменты; однако это приводит к большому количеству ошибок и требует больших затрат труда 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 для обработки данных используются для обработки данных. Программному обеспечению дается ряд инструкций для обработки данных и получения желаемого результата. Это дороже, но обеспечивает более быструю обработку с высочайшей надежностью и точностью.

5) Типы

Типы обработки данных указаны ниже:

Пакетная обработка. Сбор и обработка данных выполняются пакетами при наличии большого количества данных. Например, система начисления заработной платы.
Обработка в реальном времени. Для небольшого количества данных выполняется обработка в реальном времени, когда данные могут быть обработаны в течение нескольких секунд после ввода данных.

Например, снятие денег в банкомате

Онлайн-обработка: когда данные становятся доступными, они автоматически вводятся в ЦП. Это полезно для непрерывной обработки данных.

Например, сканирование штрих-кода

Многопроцессорность. Это также называется параллельной обработкой, когда данные фрагментируются на небольшие кадры и обрабатываются двумя ЦП в рамках одной компьютерной системы.

Например, прогноз погоды

Совместное использование времени: выделяет компьютерные ресурсы и данные во временных интервалах нескольким пользователям одновременно.

6) Почему мы должны использовать обработку данных

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

Количество затрачиваемого 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.

Заключение

Наконец, чтобы определить обработку данных простыми словами, это получение полезной информации путем преобразования данных. Обработка данных осуществляется в шесть этапов: сбор данных, сортировка данных, хранение данных, обработка данных, представление данных и анализ данных.

Существуют три основных метода обработки данных: механический, электронный и ручной. Обработка данных имеет решающее значение для организаций, чтобы создавать лучшие бизнес-стратегии и повышать свое конкурентное преимущество. Преобразовав данные в удобочитаемый формат, такой 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 построении карьеры в области науки о данных, наш 11-месячный очный курс с получением диплома о высшем образовании в области науки о данных может очень помочь вам стать успешным специалистом в области науки о данных.

ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ

концепция обработки данных обработка данных в интеллектуальном анализе данных обработка данных в исследовательской системе обработки данных блок обработки данных определение обработки данных значение обработки данных типы обработки данных что вы подразумеваете под обработкой данных что такое обработка данных что такое обработка данных в компьютере

Подпишитесь на нашу рассылку

Каждый месяц обновляйте свой почтовый ящик нашими тщательно подобранными информационными бюллетенями. Мы ценим вашу поддержку и позаботимся о том, чтобы ваша подписка была полезной.

9895

7050

1071

7496

Статьи по теме

Они сорвали джекпот: они действительно нашли лучшую программу для освоения науки о данных

Прежде чем мы продолжим объяснять, почему они приняли наилучшие решения и как они обрели свою «долго и счастливо» в карьере с нашей программой, вот несколько интересных фактов о бурно развивающейся области науки о данных. Согласно Globe Newswire, Ожидается, что к 2025 году мировой рынок прогнозной аналитики достигнет 21,5 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста составит 24,5%. Techjury говорит, что 80-90% данных, генерируемых сегодня предприятиями, неструктурированы, что затрудняет их анализ. Согласно отчету Генри Хавина, новичок на должности начального уровня в области науки о данных получает среднюю зарплату в размере 5 11 418 индийских рупий в год, а высококвалифицированный профессионал с более чем десятилетним опытом работы и играл ключевые управленческие роли в организации. имеет потенциал, чтобы компенсировать до INR 24L в год. Однако это только верхушка айсберга. Наука о данных, признанная «самой привлекательной профессией 21 века», постоянно развивается, чтобы стать незаменимой частью каждой отрасли на современном рынке. Крайне важно освоить последние тенденции и технологии этой быстро развивающейся области, чтобы воспользоваться бесчисленными возможностями, которые она может предложить. Сказав это, сделать это теперь стало проще, чем когда-либо прежде. Мы говорим о программе Guaranteed Placement* PG Certificate Programme в области науки о данных и машинного обучения, разработанной Manipal Academy of Higher Education в сотрудничестве с Jigsaw, которая предоставляет вам идеальную ступеньку для начала вашего пути в области науки о данных. Давайте узнаем больше об этой невероятной программе от самих учащихся! Не имея предварительных знаний в области кодирования, но полностью сосредоточившись на желании преуспеть в области науки о данных и машинного обучения, Абхишек Прасад Нония записался в нашу исчерпывающую программу. Восхищенный полученным опытом и взволнованный полученными знаниями, он говорит: «У меня нет опыта программирования. Я никогда раньше не занимался кодированием. Но благодаря опытному мастерству головоломки я каждый день узнаю что-то новое. Опытные преподаватели Jigsaw очень помогают ученикам в обучении программированию». Наш невероятно талантливый преподавательский состав, без сомнения, является сердцем нашей программы. Повторяя то же самое, другой наш ученик, Омпракаш Пулларвар, говорит: «Преподавательский состав и поддержка студентов превосходны. Учителя имеют большой опыт. У них отличная команда в домене. Самое приятное то, что упражнения, данные по каждой теме, помогли мне в совершенстве усвоить концепции, которые мы изучаем». Упражнения, завершающие проекты и другие мероприятия, связанные с обучением, тщательно спланированы, чтобы наши учащиеся получили полный практический опыт изучения каждой концепции, охватываемой программой. Это делается для того, чтобы убедиться, что они готовы решать реальные проблемы, как только начнется их профессиональный путь в очень сложной дисциплине. Говоря о том же, другая наша ученица, Арунима Банерджи, подробно рассказывает об учебной программе и методе обучения и говорит: «Отличная педагогика, систематическая разработка курса и отличная поддержка со стороны команды в решении проблем и устранении сомнений. Программа полезна для всех, кто хочет повысить квалификацию или окунуться в постоянно расширяющийся мир науки о данных». Эта программа, рассчитанная на 6 месяцев и проводимая посредством онлайн-сеансов, представляет собой наиболее продвинутую и исчерпывающую учебную программу, разработанную и реализованную ветеранами отрасли. Программа разработана так, чтобы быть удобной для студентов, и имеет самый тщательный восходящий подход, чтобы помочь учащимся получить полный стандартный опыт обучения в области науки о данных. Функция гарантированного размещения* является дополнительным бонусом к этой исчерпывающей программе, разработанной исключительно для того, чтобы помочь вам освоить нюансы предметной области Data Science. Хотите узнать полную информацию об этой сертифицированной программе Manipal Academy of Higher Education? Нажмите здесь, чтобы узнать все это!

Как успешно вернуться после перерыва в карьере

На недавнем тренинге для новичков в рамках программы обучения аналитике транснациональной корпорации мой коллега доктор Четана подчеркнул, что только 10 % нанятых сотрудников составляют женщины. TrustRadius сообщил, что в 2021 году 72% женщин в сфере технологий превосходят мужчин на деловых встречах как минимум в соотношении 2: 1. Женщины составляют менее 1/3 сотрудников многих технологических компаний. Согласно последним данным Catalyst, женщины составляют всего 5,8% генеральных директоров в компаниях S&P 500 в США! Женщины составляют небольшой процент студентов, принимаемых в большинство наших лучших инженерных колледжей. Быстрая проверка 10 лучших инженерных колледжей Индии на основе рейтинга NIRF показывает такое же низкое участие женщин. Рейтинг Количество студентов инженерного колледжа в 4-летней программе UG Число студенток % студенток 1 Индийский технологический институт в Мадрасе 1 814 272 15,0% 2 Индийский технологический институт в Дели 2 856 345 12.1 % 3 Индийский технологический институт Бомбей 2 795 307 11,0 % 4 Индийский технологический институт Канпур 3 184 303 9,5 % 5 Индийский технологический институт Харагпур 2 251 224 10,0 % 6 Индийский технологический институт Рурки 3 123 321 10,3 % 7 Индийский технологический институт Гувахати 2 470 267 10,8% 8 Индийский технологический институт Хайдарабад 969 186 19,2% 9 Национальный технологический институт Тиручираппалли 2 719 662 24,3% 10 Индийский технологический институт Индор 798 88 11,0% 5 лучших инженерных колледжей по данным NIRF 12 900 1 451 11,2% 10 лучших инженерных колледжей по данным NIRF 22 979 2 975 12,9% Источник данных: NIRF Не то чтобы так было всегда! Женщины были пионерами в области вычислительной техники и внесли значительный вклад в эту область. Историю пишут победители или, в данном случае, преимущественно мужчины, и большая часть этого вклада десятилетиями оставалась неавторизованной. В предыдущей статье я писал о том, почему так важно иметь больше разнообразия в ИИ. Меньшее участие женщин в ИИ имеет непреднамеренные негативные последствия, делая будущее более предвзятым. В Индии самый низкий уровень участия женщин в рабочей силе в мире! По данным Всемирного банка, всего 20,79% рабочей силы (в возрасте 15+) в Индии составляют женщины, по сравнению с 47,29% во всем мире. Вызывает тревогу тот факт, что этот процент снижается с 2005 года, и первоначальные отчеты агентств, включая Oxfam и TrustRadius, предполагают, что пандемия COVID-19 еще больше негативно повлияла на эту тенденцию в Индии. Источник изображения: Всемирный банк. Помимо низкого уровня участия, женщины также борются с неравенством в оплате труда, поскольку за эквивалентную работу им часто платят на 20% меньше. Это усугубляется неравным распределением рабочей нагрузки дома, а также ролью основного опекуна. Трудности более сложны для женщин, которые хотят вернуться после карьерного перерыва — по многим причинам, включая замужество, материнство, поездку супруга в страну, где у них не было рабочей визы, уход за пожилыми членами семьи. За последние несколько месяцев, когда набор сотрудников возобновился после пандемии COVID-19, было приятно видеть, как многие компании просят нас целенаправленно нанимать женщин для улучшения демографического состава сотрудников. Мы считаем, что это шаг в правильном направлении — создание более сбалансированной рабочей силы. Возвращение к работе было трудным переходом для многих. И опыт со многими из наших учениц подтвердил, что это вряд ли будет гладко. Вот несколько вещей, которые могут помочь сделать этот процесс менее трудным: 1. Обратитесь за помощью к вашей сети. Многие люди делают процесс возвращения к работе личным и не вовлекают обширные сети, которые знают и доверяют им. Протяните руку и сообщите, что вы вернулись на рынок труда. Доброта незнакомцев и вашей сети часто приятно удивляет! 2. Не просто откликайтесь на вакансии; Общайтесь с заинтересованными сторонами Используйте профессиональные сети, такие как LinkedIn, не только для подачи заявок на работу, но и для связи с людьми в будущей компании. Поймите культуру работы, проверьте свою физическую форму и, возможно, даже получите направление на работу. Обращение к менеджерам по найму и персоналу по подбору персонала в целевых компаниях поможет привлечь их внимание к вам. 3. Подайте заявление в компании, у которых есть веб-страницы о возвращении на работу Многие компании имеют специальные веб-страницы для женщин, возвращающихся на работу. Я перечислил некоторые из них, чтобы помочь вам получить представление. Tata Group – Вторая карьера, вдохновляющие возможности IBM – Программа возврата технических специалистов Accenture – Карьерная перезагрузка Индостана Unilever – Карьера по выбору Программа возврата Goldman Sachs в Индии Часто имеет смысл подать заявку через этот канал, чтобы повысить свои шансы на собеседование. 4. Развивайте навыки и получайте сертификаты в интересующих вас областях Посмотрите на переподготовку себя в интересующей вас области. Благодаря MOOC и бурно развивающемуся сектору EdTech существует множество способов получить больше навыков и сертификатов в интересующих областях. Добавьте их в свое резюме, чтобы выделиться. Кроме того, добавьте проекты и любую другую работу, выполненную вами, чтобы выделить вас из числа кандидатов. 5. Сохраняйте веру! Поиск работы — это одинокое и часто печальное занятие. Отсутствие возврата после нескольких заявок, интервью, которые не прошли хорошо, предложения, которые отложены по какой-либо незначительной причине, могут сделать процесс трудным и угнетающим. Сохранить веру. Ваша работа может быть всего в одной заявке! В целом важно, чтобы каждый мог найти достойную работу. Отрадно видеть, что многие компании предпринимают шаги, чтобы помочь женщинам вернуться на работу и изменить свою карьеру. И очень важно, чтобы больше женщин вернулись на работу для процветания нации и сделали рабочее место более справедливым и справедливым! Помните, неудача — это всего лишь подготовка к большому возвращению. Так что не теряйте надежды и продолжайте искать работу! Удачи!

Обработка данных относится к преобразованию необработанных данных в осмысленные выходные данные.

Данные могут быть получены вручную с помощью ручки и бумаги, механически с использованием простых устройств, например, пишущей машинки, или в электронном виде с использованием современных средств обработки данных, например, компьютеров.

Сбор данных включает получение данных/фактов, необходимых для обработки, с места своего происхождения на компьютер

Ввод данных — собранные данные преобразуются в машиночитаемую форму с помощью устройства ввода и отправляются в машину.

Обработка — это преобразование входных данных в более осмысленную форму (информацию) в ЦП

Вывод — это получение необходимой информации, которая может быть введена в будущем.

Разница между сбором данных и сбором данных.

Сбор данных — это процесс получения данных в машиночитаемой форме в точке происхождения (сам исходный документ подготавливается в машиночитаемой форме для ввода)

Сбор данных включает передачу исходных данных в «центр обработки», их расшифровку, преобразование с одного носителя на другой и, наконец, ввод их в компьютер.

Актуальность термина "мусор в мусоре" (GIGO) в отношении ошибок при обработке данных.

Точность данных, введенных в компьютер, напрямую определяет точность выдаваемой информации.

Приведите и объясните две ошибки транскрипции и две ошибки вычислений, допущенные при обработке данных.

Ошибки неправильного прочтения: - они возникают, когда пользователь неправильно читает исходный документ, в результате чего вводятся неправильные значения, например. пользователь может перепутать 5 в числе 586 с буквой S и ввести вместо нее S86.

Ошибки транспонирования: - возникают из-за неправильного расположения символов (т. е. размещения символов в неправильном порядке, особенно при вводе данных на дискету), например. пользователь может ввести 396 вместо 369 вычислительных ошибок

Недополнение
Усечение: 0,784969 784
Ошибка округления: 30,6666 7
Алгоритм или логические ошибки

Целостность данных.

Под целостностью данных понимается надежность, своевременность, доступность, актуальность, точность и полнота данных/информации

Угрозы целостности данных

Человеческая ошибка, злонамеренная или непреднамеренная.
Ошибки передачи, включая непреднамеренные изменения или компрометацию данных во время передачи с одного устройства на другое.
Ошибки, вирусы/вредоносное ПО, взлом и другие киберугрозы.
Скомпрометированное оборудование, например сбой устройства или диска.

Способы минимизации угроз целостности данных.

Резервное копирование данных на внешний носитель
Применение мер безопасности для контроля доступа к данным
Использование программного обеспечения для обнаружения и исправления ошибок при передаче данных
Разработка пользовательских интерфейсов, сводящих к минимуму вероятность ввода неверных данных.

Методы обработки данных

<р>1. Ручная обработка данных

При обработке данных вручную данные обрабатываются вручную без использования какой-либо машины или инструмента для получения требуемых результатов. При ручной обработке данных все вычисления и логические операции выполняются над данными вручную. Точно так же данные переносятся вручную из одного места в другое. Этот метод обработки данных очень медленный, и на выходе могут возникать ошибки. В основном, обрабатывается вручную во многих фирмах малого бизнеса, а также в государственных учреждениях и учреждениях. В образовательном учреждении, например, листы оценок, квитанции об оплате и другие финансовые расчеты (или транзакции) выполняются вручную. Этот метод избегают, насколько это возможно, из-за очень высокой вероятности ошибки, трудоемкости и больших затрат времени. Этот тип обработки данных формирует очень примитивную стадию, когда технологии не были доступны или были недоступны. С развитием технологий зависимость от ручных методов резко уменьшилась.

<р>2. Механическая обработка данных

В методе механической обработки данных данные обрабатываются с помощью различных устройств, таких как пишущие машинки, механические принтеры или другие механические устройства. Этот метод обработки данных быстрее и точнее, чем ручная обработка данных. Это быстрее, чем в ручном режиме, но все же формирует ранние этапы обработки данных. С изобретением и развитием более сложных машин с большей вычислительной мощностью этот тип обработки также начал исчезать. Экзаменационные доски и печатные станки часто используют механические устройства обработки данных.

<р>3. Электронная обработка данных

Электронная обработка данных или EDP — это современный метод обработки данных.Данные обрабатываются через компьютер; Данные и набор инструкций передаются компьютеру в качестве входных данных, и компьютер автоматически обрабатывает данные в соответствии с заданным набором инструкций. Компьютер также известен как машина электронной обработки данных.

Этот метод обработки данных очень быстрый и точный. Например, в компьютеризированной образовательной среде результаты учащихся готовятся с помощью компьютера; в банках счета клиентов ведутся (или обрабатываются) через компьютеры и т. д.

а. Пакетная обработка

Пакетная обработка — это метод, при котором информация, которую необходимо организовать, сортируется по группам для обеспечения эффективной и последовательной обработки. Онлайн-обработка — это метод, в котором используются интернет-соединения и оборудование, напрямую подключенное к компьютеру. Он используется в основном для записи информации и исследований. Обработка в реальном времени — это метод, который позволяет почти мгновенно реагировать на различные сигналы для получения и обработки информации. Распределенная обработка обычно используется удаленными рабочими станциями, подключенными к одной большой центральной рабочей станции или серверу. Банкоматы являются хорошими примерами этого метода обработки данных.

б. Онлайн-обработка

В этом методе используются подключения к Интернету и оборудование, напрямую подключенное к компьютеру. Это позволяет хранить данные в одном месте, а использовать их в совершенно другом месте. Облачные вычисления можно рассматривать как пример, в котором используется этот тип обработки. Он используется в основном для записи информации и исследований.

<р>в. Обработка в реальном времени

Этот метод позволяет почти мгновенно реагировать на различные сигналы, чтобы получать и обрабатывать информацию. Они связаны с высокими затратами на техническое обслуживание и первоначальными затратами, связанными с очень передовыми технологиями и вычислительной мощностью. Экономия времени в этом случае максимальна, так как результат виден в режиме реального времени. Например, в банковских операциях

Пример обработки в реальном времени

Системы бронирования авиабилетов
Бронирование театра (кино)
Бронирование мест в отелях
Банковские системы
Полицейские справочные системы
Химические заводы
Больницы для наблюдения за состоянием пациента
Системы управления ракетами

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

Недостатки

Требуются сложные ОС и они очень дорогие.
Нелегко разрабатывать
Системы реального времени обычно используют 2 или более процессоров для разделения рабочих нагрузок, что дорого обходится.
Требуется большое коммуникационное оборудование.

д. Распределенная обработка

Этот метод обычно используется удаленными рабочими станциями, подключенными к одной большой центральной рабочей станции или серверу. Банкоматы являются хорошими примерами этого метода обработки данных. Все конечные машины работают на фиксированном программном обеспечении, расположенном в определенном месте, и используют одну и ту же информацию и наборы инструкций.

Разница между заданиями, привязанными к процессору, и заданиями, связанными с вводом-выводом.

Задания, привязанные к ЦП, требуют больше процессорного времени для обработки этих заданий. Большая часть работы, которую выполняют устройства ввода-вывода, выполняется на входе; и выход; следовательно, они требуют очень мало процессорного времени.

В настоящее время большинство компаний отказываются от использования географически распределенных персональных компьютеров. Этот метод обработки данных называется распределенной обработкой данных (DDP)

Три вычислительных ресурса, которые можно распределять.

-Время ЦП (процессоров)

-Мощность компьютера

-Память (компьютерная память)

- Устройства ввода/вывода, например. принтеры

-коммуникационные устройства/коммуникационный порт

Примеры отраслей и коммерческих организаций, широко использующих системы распределенной обработки.

Банки
Компьютеризированные розничные магазины, например супермаркеты
Учебные заведения со многими подразделениями.
Бюро или интернет-кафе для общения
Системы бронирования авиабилетов

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

Тзначительно снижается нагрузка на хост-компьютер

Использование недорогих миникомпьютеров минимизирует затраты на обработку данных.
Задержки в обработке данных сокращаются
Повышает качество обслуживания клиентов.
Меньший риск в случае сбоя системы.
Дизайн и реализация системы менее сложны благодаря децентрализации.
Требуется меньший уровень знаний.

Риски

Дублирование данных очень распространено
Проблемы программирования возникают при использовании микрокомпьютеров и миникомпьютеров.
Угрозы безопасности, то есть данные и информация, отправленные по сети из одного места в другое
другое может прослушиваться или прослушиваться посторонними лицами
Необходимо дополнительное обучение вовлеченных пользователей.
Это дорого из-за дополнительных затрат на коммуникационное оборудование.

Концепция мультипрограммирования

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

Преимущества мультипрограммирования

Повышает производительность компьютера
Уменьшает время простоя ЦП
Снижает частоту операций с периферийными границами.

Преимущества хранения данных в компьютерных файлах по сравнению с ручной системой хранения файлов

Сохраняемая информация занимает меньше места
Легче обновлять и изменять
Обеспечивает более быстрый доступ к данным и их извлечение.
Уменьшает дублирование данных или сохраненных записей.
Дешевле
Повышает целостность данных (то есть точность и полноту)

Разница между логическими и физическими компьютерными файлами.

Логический файл рассматривается с точки зрения того, какие элементы данных он содержит и какие операции обработки могут быть выполнены с данными

Физический файл рассматривается с точки зрения того, как элементы данных, найденные в файле, расположены на носителе и как их можно обрабатывать.

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

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

База данных файла записи бит-байтового поля

ТИПЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ ФАЙЛОВ

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

Они используются для подготовки отчетов, которые могут быть распечатаны позже, например. отчет об успеваемости учащегося за семестр, выписка об учащемся, не оплатившем плату за обучение, отчет об отсутствующих
ii) Файл резервной копии — используется для резервного копирования данных или для хранения дубликатов данных/информации из стационарного хранилища компьютера или основной файл в целях безопасности, например копия всех принятых в школу учащихся, отчет об отсутствующих

iii) Справочный файл — используется для справочных целей. Он содержит записи, которые являются довольно постоянными или полупостоянными, например. Отчисления в залог, ставки заработной платы, налоговые отчисления, адреса сотрудников, прайс-листы и т. д.

iv) Файл сортировки — используется для сортировки/ранжирования данных в соответствии с заданным порядком, например. место в классе учеников.
v) Файл транзакции — используется для хранения входных данных во время обработки транзакции. Позже он используется для обновления мастер-файлов и аудита ежедневных, еженедельных или ежемесячных транзакций.

МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ФАЙЛОВ

Что такое файловая организация?

Это то, как записи упорядочиваются (размещаются) в определенном файле или любом дополнительном устройстве хранения данных на компьютере.
Относится к способу хранения данных в файле.
Организация файлов важна, поскольку она определяет метод доступа, эффективность, гибкость и используемые устройства хранения.

Способы организации файлов

i) Последовательный и серийный

При последовательной организации файлов записи хранятся в отсортированном порядке с использованием

ключевое поле, а в serial; записи хранятся в том порядке, в котором они попадают в файл, и никаким образом не сортируются.

ii) Случайный и индексированный-последовательный

При случайной файловой организации записи хранятся в файле случайным образом и доступны напрямую, тогда как при индексированно-последовательном записи хранятся последовательно, но доступ к ним осуществляется напрямую с помощью индекса. .

iii) последовательная организация файлов

Записи в файле хранятся и доступны друг за другом на носителе данных

iv) Индексированный последовательный метод организации файлов

Аналогично последовательному методу, только индекс используется для того, чтобы компьютер мог находить 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 ряда заданий в программа на компьютере без ручного вмешательства (неинтерактивная). Строго говоря, это режим обработки: выполнение серии программ, каждая из которых работает с набором или «пакетом» входных данных, а не с одним вводом (который вместо этого был бы пользовательским заданием). ). Однако это различие в значительной степени утеряно, и ряд шагов в пакетном процессе часто называют "заданием" или "пакетным заданием".

Пакетная обработка имеет следующие преимущества:=

Это может сместить время обработки задания на период, когда вычислительные ресурсы менее загружены.
Это позволяет избежать простоя вычислительных ресурсов благодаря ежеминутному ручному вмешательству и контролю.
Поддерживая высокий общий коэффициент использования, он амортизирует компьютер, особенно дорогой.
Это 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, что снижает нагрузку на систему.

Недостатки
: пользователи не могут завершить процесс во время выполнения и должны ждать завершения выполнения.

Точность компьютерного вывода имеет решающее значение. Как говорится мусор в мусор выходит (GIGO), точность данных, введенных в компьютер, напрямую определяет точность выдаваемой информации.

Некоторые из ошибок, которые влияют на точность ввода данных и вывода информации, включают

Транскрипция,
Вычисления и
Алгоритм или логические ошибки.

2.Ошибки транскрипции.

Происходит во время ввода данных. К таким ошибкам относятся ошибки чтения и транспонирования.
Ошибки чтения
Вызваны неправильным чтением источника пользователем и, следовательно, вводом неправильных значений. Например, пользователь может неправильно прочитать написанную от руки цифру, такую как 589, и вместо этого ввести S89, т. е. перепутать 5 с S.

Ошибки транспонирования
Результаты формируют неправильное расположение символов, т. е. размещение символов в неправильном порядке. Например, пользователь может ввести 396 вместо 369.
Эти ошибки можно избежать, используя современные устройства захвата, такие как устройства для считывания штрих-кода, цифровые камеры и т. д., которые вводят данные с минимальным вмешательством пользователя.

Ошибки округления
Результаты увеличения или уменьшения цифры действительного числа до необходимого округленного числа. например, чтобы округлить 30,666 до одного десятичного знака, мы повышаем первую цифру после запятой, если ее последующая цифра больше или равна пяти. В этом случае преемником является 6, поэтому 30,666, округленное до одного десятичного знака, равно 30,7. Если преемник меньше пяти, например, 30,635, мы округляем число до 30,6.

Алгоритм или логические ошибки
- Алгоритм – это набор процедурных шагов, которые необходимо выполнить для решения данной проблемы. Алгоритмы используются в качестве инструментов проектирования при написании программ. Неправильно разработанные программы приведут к тому, что программа запустится, но выдаст ошибочный результат. Такие ошибки, возникающие в результате неправильной разработки алгоритма, называются алгоритмическими или логическими ошибками.

Целостность данных относится к точности и полноте данных, введенных в компьютер или полученных из информационной системы. Целостность измеряется с точки зрения точности, своевременности и актуальности данных.

Точность
Означает, насколько близко приближение к фактическому значению. Пока вводятся правильные инструкции и данные, компьютеры эффективно выдают точные результаты. В числах точность действительного числа зависит от числа. Например, 72,1264 точнее, чем 72,13.

Своевременность
Это относительная точность данных по отношению к текущему положению дел, для которого они необходимы.
Это важно, поскольку к данным и информации привязана временная ценность. Если информация получена с опозданием, она может стать бесполезной для пользователя. Например, информация в газете, предназначенная для приглашения людей на встречу или событие, должна быть напечатана до мероприятия, а не позже.

Релевантность
Данные, введенные в компьютер, должны быть релевантными, чтобы получить ожидаемый результат. В этом случае релевантность означает, что введенные данные должны иметь отношение к текущим потребностям обработки и должны соответствовать требованиям цикла обработки. Пользователю также нужна актуальная информация для повседневных операций или принятия решений.

Угроза целостности данных

Угрозы целостности данных можно свести к минимуму следующими способами:
Резервное копирование данных предпочтительно на внешний носитель.
Контролируйте доступ к данным, применяя меры безопасности.
Создавайте пользовательские интерфейсы, сводящие к минимуму вероятность ввода неверных данных.
Использование программного обеспечения для обнаружения и исправления ошибок при передаче данных
Использование устройств, которые напрямую собирают данные из источника, таких как считыватели штрих-кодов, цифровые камеры и оптические сканеры.

Как упоминалось ранее, данные можно обрабатывать вручную, механически и в электронном виде.

Ручная обработка данных

При ручной обработке данных большинство задач выполняется вручную с помощью ручки и бумаги.Например, в загруженном офисе входящие задачи (вход) складываются в «лоток» (выход). При обработке каждой задачи человек использует мозг, чтобы отвечать на запросы.
Обработанная информация из выходного лотка затем распространяется среди людей, которым она нужна, или сохраняется в картотеке.

Механическая обработка данных

Вручную — это громоздко и скучно, особенно при выполнении повторяющихся задач. Механические устройства были разработаны, чтобы помочь в автоматизации ручных задач. Примеры механических устройств включают пишущую машинку, печатный станок и ткацкие станки. Изначально у этих устройств не было электронного интеллекта.

Электронная обработка данных

В течение долгого времени ученые исследовали, как разработать машину или устройства, которые стимулировали бы ту или иную форму человеческого интеллекта при обработке данных и информации. В некоторой степени это стало возможным благодаря развитию электронных программируемых устройств, таких как компьютеры.
Появление микропроцессорной технологии значительно повысило эффективность и возможности обработки данных. Некоторые из устройств, управляемых микропроцессором, включают компьютеры, сотовые (мобильные) телефоны, калькуляторы, топливные насосы, современные телевизоры, стиральные машины и т. д.

Файл можно определить как набор связанных записей, которые содержат полный набор информации об определенном элементе или объекте. Файл можно сохранить вручную в картотеке или в электронном виде на запоминающих устройствах компьютера.
Компьютерное хранилище предлагает гораздо лучший способ хранения информации, чем ручная система хранения документов, которая в значительной степени опирается на концепцию картотеки.

Некоторые преимущества компьютеризированной файловой системы включают:

информация занимает гораздо меньше места, чем заполнение вручную
обновлять или изменять информацию намного проще
обеспечивает более быстрый доступ к данным и их извлечение.
Повышает целостность данных и уменьшает дублирование.
Это повышает безопасность данных, если принять надлежащие меры для их защиты.

Элементы компьютерного файла

Компьютерный файл состоит из трех элементов: символов, полей и записей.

Персонажи
Символ — это наименьший элемент в компьютерном файле, обозначающий букву, цифру или символ, который может быть введен, сохранен и выведен компьютером. Символ состоит из семи или восьми битов в зависимости от используемой схемы кодирования символов.

Поле
Поле – это один символ или набор символов, представляющий один фрагмент данных. Например, номер приема учащегося является примером поля.

Записи
Запись – это набор связанных полей, представляющих один объект, например в оценочном листе класса сведения о каждом учащемся в строке, такие как номер допуска, имя, общее количество баллов и должность, составляют запись.

Логические и физические файлы

Компьютерные файлы классифицируются как физические или логические.

Логические файлы
Компьютерный файл называется логическим файлом, если он рассматривается с точки зрения того, какой элемент данных он содержит, и сведений о том, какие операции обработки могут быть выполнены с элементами данных. В нем нет конкретной информации о реализации, такой как поле, типы данных, размер и тип файла.

Физические файлы
В отличие от логического файла физический файл рассматривается с точки зрения того, как данные хранятся на носителе и как становятся возможными операции обработки. Физические файлы содержат сведения о реализации, такие как количество символов в поле и тип данных для каждого поля.

Существует множество типов файлов, используемых для хранения данных, необходимых для обработки, ссылки или резервного копирования. Основные распространенные типы файлов обработки включают

Основные файлы,
Транзакция,
Ссылка,
Резервное копирование, отчет и
Сортировать файл.

Основной файл

Мастер-файл — это основной файл, который содержит относительно постоянные записи об определенных элементах или записях. Например, файл клиента будет содержать сведения о клиенте, такие как идентификатор клиента, имя и контактный адрес.

Файл транзакции (движения)

Файл транзакции используется для хранения данных во время обработки транзакции. Позже этот файл используется для обновления основного файла и аудита ежедневных, еженедельных или ежемесячных транзакций. Например, в загруженном супермаркете ежедневные продажи записываются в файл транзакций, а затем используются для обновления файла запасов. Этот файл также используется руководством для проверки ежедневных или периодических транзакций.

Справочный файл

Справочный файл в основном используется для справки или поиска.Поисковая информация — это та информация, которая хранится в отдельном файле, но требуется во время обработки. Например, в терминале торговой точки код товара, введенный вручную или с помощью считывателя штрих-кода, ищет описание и цену товара в справочном файле, хранящемся на устройстве хранения.

Файл резервной копии

Файлы резервных копий используются для хранения копий (резервных копий) данных или информации из фиксированных хранилищ компьютеров (жестких дисков). Поскольку файл, хранящийся на жестком диске, может быть поврежден, утерян или случайно изменен, необходимо сохранять копии недавно обновленных файлов. В случае сбоя жесткого диска можно использовать файл резервной копии для восстановления исходного файла.

Файл отчета

Используется для хранения относительно постоянных записей, извлеченных из мастер-файла или сгенерированных после обработки. Например, вы можете получить отчет об уровне запасов, сгенерированный из системы инвентаризации, в то время как копия отчета будет сохранена в файле отчета.
Файл сортировки
В нем хранятся данные, упорядоченные в определенном порядке.

Независимо от того, используете ли вы Интернет для изучения определенной темы, совершения финансовых транзакций в Интернете, заказа еды и т. д., данные генерируются каждую секунду. Использование социальных сетей, онлайн-покупок и сервисов потокового видео увеличило объем данных. По оценкам исследования Domo, в 2020 году каждую секунду создается 1,7 МБ данных для каждого человека на планете. Чтобы использовать такой огромный объем данных и получать ценную информацию, в игру вступает обработка данных.

Двигаясь вперед, давайте разберемся, что такое обработка данных.

Что такое обработка данных?

Данные в необработанном виде бесполезны для любой организации. Обработка данных — это метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обычно это выполняется в виде пошагового процесса командой специалистов по данным и инженеров по данным в организации. Необработанные данные собираются, фильтруются, сортируются, обрабатываются, анализируются, сохраняются, а затем представляются в удобном для чтения формате.

Обработка данных необходима организациям для разработки более эффективных бизнес-стратегий и повышения их конкурентоспособности. Преобразовывая данные в удобочитаемый формат, такой как графики, диаграммы и документы, сотрудники всей организации могут понимать и использовать данные.

Последипломная программа по инженерии данных

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

Цикл обработки данных

Цикл обработки данных состоит из ряда шагов, на которых необработанные данные (входные данные) передаются в процесс (ЦП) для получения полезных сведений (выходные данные). Каждый шаг выполняется в определенном порядке, но весь процесс повторяется циклически. Выходные данные первого цикла обработки данных можно сохранить и использовать в качестве входных данных для следующего цикла.

Рис. Цикл обработки данных (источник)

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

Шаг 1. Сбор

Шаг 2. Подготовка

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

Шаг 3: ввод

На этом этапе необработанные данные преобразуются в машиночитаемую форму и передаются в процессор. Это может быть ввод данных с помощью клавиатуры, сканера или любого другого источника ввода.

Шаг 4. Обработка данных

На этом этапе необработанные данные подвергаются различным методам обработки с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для получения желаемого результата. Этот шаг может немного 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 обработаны в следующем цикле обработки данных.

Шаг 6. Хранение

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

Бесплатный курс: Разработчик больших данных Hadoop и Spark

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

Типы обработки данных

Существуют различные типы обработки данных в зависимости от источника данных и шагов, предпринимаемых блоком обработки для создания выходных данных. Не существует универсального метода обработки необработанных данных.

Данные собираются и обрабатываются пакетами. Используется для больших объемов данных.

Например: система начисления заработной платы

Данные обрабатываются в течение нескольких секунд после ввода. Используется для небольших объемов данных.

Например: снятие денег в банкомате

Данные автоматически загружаются в ЦП, как только они становятся доступными. Используется для непрерывной обработки данных.

Например: сканирование штрих-кода

Данные разбиваются на кадры и обрабатываются с использованием двух или более ЦП в рамках одной компьютерной системы. Также называется параллельной обработкой.

Например: прогноз погоды

Выделяет компьютерные ресурсы и данные во временных интервалах нескольким пользователям одновременно.

Методы обработки данных

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

Ручная обработка данных

В этом методе обработки данные обрабатываются вручную. Весь процесс сбора данных, фильтрации, сортировки, расчета и других логических операций выполняется с участием человека без использования какого-либо другого электронного устройства или программного обеспечения для автоматизации. Это недорогой метод, практически не требующий инструментов, но приводящий к большому количеству ошибок, 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 выполнять простые операции обработки данных. Он дает гораздо меньше ошибок, чем ручная обработка данных, но увеличение объема данных сделало этот метод более сложным и трудным.

Изучайте науку о данных с помощью R БЕСПЛАТНО

Электронная обработка данных

Данные обрабатываются современными технологиями с использованием программного обеспечения и программ для обработки данных. Программному обеспечению дается набор инструкций для обработки данных и получения вывода. Этот метод является самым дорогим, но обеспечивает самые высокие скорости обработки с высочайшей надежностью и точностью вывода.

Примеры обработки данных

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

Программное обеспечение для торговли акциями, которое преобразует миллионы данных об акциях в простой график.
Компания, занимающаяся электронной торговлей, использует историю поиска клиентов, чтобы рекомендовать похожие товары.
Компания, занимающаяся цифровым маркетингом, использует демографические данные людей для разработки стратегии кампаний с учетом местоположения.
Автономный автомобиль использует данные датчиков в режиме реального времени, чтобы определять, есть ли на дороге пешеходы и другие автомобили.

Это все, что касается статьи о том, что такое обработка данных.

Хотите начать карьеру инженера по работе с большими данными? Посетите учебный курс для инженеров по работе с большими данными и получите сертификат.

Что вы можете сделать дальше

Данные содержат много полезной информации для организаций, исследователей, учреждений и отдельных пользователей. С увеличением объема данных, генерируемых каждый день, возникает потребность в большем количестве ученых и инженеров данных, которые помогут понять эти данные. Сертификационный курс Simplilearn Data Engineering Certification Course в сотрудничестве с IBM и Университетом Purdue предлагает высочайший уровень обучения, который поможет вам овладеть важнейшими навыками обработки данных. Эта программа, основанная на академическом превосходстве Университета Пердью в области инженерии данных и практическом опыте обучения IBM, поможет ускорить вашу карьеру в качестве специалиста по обработке данных.

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

Найдите наш онлайн-учебный курс для аспирантов по инженерии данных в лучших городах:

Имя	Дата	Место
Программа последипломного образования в Data Engineering	Когорта начинается 5 апреля 2022 г., Группа выходного дня	Ваш город	Подробнее
Программа последипломного образования в области инженерии данных	Когорта начинается 19 апреля 2022 г., группа выходного дня	Ваш город	Просмотреть подробности< /td>
Программа последипломного образования в области инженерии данных	Когорта начинается 6 мая 2022 г., Группа выходного дня	Ваш город	Подробнее

Об авторе

Никита Дуггал

Никита Дуггал — страстный цифровой кочевник со специализацией в области английского языка и литературы, знаток слов, который любит писать о бушующих технологиях, цифровом маркетинге и карьерных загадках.

Читайте также: