الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
ما هي معالجة البيانات؟ التعريف والمراحل
تعد المعالجة الفعالة للبيانات جانبًا مهمًا للشركات للوصول إلى رؤى قيمة والحفاظ على ميزة تنافسية. لذلك ، فإن فهم أهمية معالجة البيانات وفقًا لأفضل الممارسات يمكن أن يساعد في فتح فرص جديدة للنمو والنجاح.
ما هي معالجة البيانات؟
تتضمن معالجة البيانات تحويل البيانات الأولية إلى معلومات قيمة للشركات. بشكل عام ، يعالج علماء البيانات البيانات ، والتي تشمل جمعها وتنظيمها وتنظيفها والتحقق منها وتحليلها وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للقراءة مثل الرسوم البيانية أو المستندات. يمكن إجراء معالجة البيانات باستخدام ثلاث طرق ، أي يدويًا وميكانيكيًا وإلكترونيًا.
الهدف هو زيادة قيمة المعلومات وتسهيل اتخاذ القرار. وهذا يمكّن الشركات من تحسين عملياتها واتخاذ قرارات إستراتيجية في الوقت المناسب. تلعب حلول معالجة البيانات الآلية ، مثل برمجة برامج الكمبيوتر ، دورًا مهمًا في هذا. يمكن أن يساعد في تحويل كميات كبيرة من البيانات ، بما في ذلك البيانات الضخمة ، إلى رؤى ذات مغزى لإدارة الجودة واتخاذ القرار.
ست مراحل من دورة معالجة البيانات
تحدد دورة معالجة البيانات الخطوات التي يحتاج المرء إلى تنفيذها على البيانات الأولية لتحويلها إلى معلومات قيمة وهادفة. تتضمن هذه العملية المراحل الست التالية:
جمع البيانات
يتم جمع البيانات من مصادر موثوقة، بما في ذلك قواعد البيانات مثل بحيرات البيانات و مستودعات البيانات. من الأهمية بمكان أن تكون مصادر البيانات دقيقة ويمكن الاعتماد عليها ومصممة جيدًا لضمان أن البيانات التي يتم جمعها والمعلومات التي تم جمعها ذات جودة ووظائف عالية.
تحضير البيانات
يتم بعد ذلك إعداد البيانات التي تم جمعها في المرحلة الأولى وتنظيفها. في هذه المرحلة، والتي يشار إليها أيضًا باسم "المعالجة المسبقة"، يتم تنظيم البيانات الأولية للمساعدة في تنفيذ المراحل الإضافية. تنظيف البيانات أو إعداد البيانات يتضمن إزالة الأخطاء وإزالة الضوضاء وإزالة البيانات السيئة (بيانات غير دقيقة أو غير صحيحة) لفرزها إلى بيانات عالية الجودة.
إدخال البيانات
هذه هي المرحلة التي تبدأ فيها البيانات الأولية في اتخاذ شكل إعلامي. خلال هذه المرحلة ، يتم إدخال البيانات النظيفة في نظام أو وجهة (مثل مستودع بيانات مثل Astera منشئ مستودع البيانات أو CRM مثل Salesforce). يتم ذلك عن طريق ترجمتها إلى لغة يمكن للنظام فهمها ، إما يدويًا أو من خلال أجهزة الإدخال المعدة للتجميع بيانات منظمة أو غير منظمة.
معالجة المعلومات
تتضمن هذه المرحلة معالجة البيانات للتفسير باستخدام خوارزميات التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. قد تختلف العملية الفعلية بناءً على مصدر البيانات (بحيرات البيانات ، والشبكات الاجتماعية ، والأجهزة المتصلة) ، والاستخدام أو الغرض المقصود منها (اشتقاق الأنماط والاتجاهات ، وتحديد الحلول أو الاستراتيجيات ، والتحسين).
إخراج البيانات
في مرحلة إخراج البيانات ، والتي يشار إليها أيضًا بمرحلة تفسير البيانات ، يترجم المعالج البيانات ويعرضها بتنسيق بيانات قابل للقراءة مثل المستندات والرسوم البيانية والصور وما إلى ذلك. الآن ، يمكن استخدام البيانات من قبل جميع أعضاء المنظمة ، وليس البيانات فقط العلماء ، لمساعدتهم في مشاريع تحليل البيانات الخاصة بهم.
مخزن البيانات
تتضمن هذه المرحلة الأخيرة من الدورة تخزين البيانات المعالجة للاستخدام في المستقبل. تحدث هذه الخطوة بعد استخدام المعلومات المطلوبة للتطبيقات والرؤى الفورية. في هذه المرحلة ، تقوم المؤسسات بتخزين البيانات لأغراض مرجعية أو للسماح بالوصول السهل والسريع إلى أعضاء المنظمة لاستخدامها في المستقبل.
الأنواع
يتم التمييز بين الأنواع التالية بناءً على مصدر البيانات والخطوات التي يتخذها المعالج. يخدم كل نوع غرضًا مختلفًا ، ويعتمد تنفيذه بشكل كبير على البيانات الأولية المتاحة.
- تجهيز الدفعات: يقسم النظام كمية كبيرة من البيانات إلى وحدات / دفعات أصغر قبل جمعها ومعالجتها.
- المعالجة في الوقت الحقيقي: وعادة ما ينطوي على معالجة ونقل البيانات بمجرد حصول النظام عليها ، للمساعدة في اتخاذ القرار السريع.
- المعالجة عبر الإنترنت: يتضمن معالجة البيانات تلقائيًا عن طريق إدخالها تلقائيًا من خلال واجهة بمجرد توفرها.
- المعالجة المتعددة: تقسيم نظام كمبيوتر واحد إلى معالجات أصغر لتوزيع معالجة البيانات فيما بينها ، مع ضمان التنفيذ المتماسك. يشير مهندسو البيانات أيضًا إلى هذا على أنه معالجة متوازية.
- وقت المشاركة: السماح لعدة مستخدمين بالوصول إلى نظام الكمبيوتر في وقت واحد لتنفيذ العملية.
مستقبل المعالجة
يدور مستقبل هذا الابتكار حول مفهوم السحابة. تسمح تقنية السحابة بأساليب معالجة البيانات الإلكترونية التي تزيد من سرعتها وكفاءتها وفعاليتها. لذلك ، فهي تساعد في الحصول على تحليلات عالية الجودة في الوقت المناسب. هذا يعني أن كل مؤسسة لديها الآن المزيد من البيانات للاستفادة منها وتزيد من عدد الرؤى القيمة المستخرجة.
تتيح الحوسبة السحابية للشركات طريقة سلسة ليس فقط لتنفيذ هذه المراحل ، ولكن أيضًا لترقيتها من خلال الدمج التغييرات والتحديثات المبتكرة. تسمح تقنيات سحابة البيانات الكبيرة للشركات بدمج جميع منصاتها في نظام واحد قابل للتكيف بسهولة.
ليست الشركات الكبيرة هي الوحيدة التي تستفيد من التكنولوجيا السحابية. في الواقع ، يمكن للشركات الصغيرة جني فوائد كبيرة بمفردها. إنه يوفر قابلية تطوير هائلة للشركات دون تكبد أسعار باهظة.
كما زودتنا ابتكارات تكنولوجيا المعلومات الدقيقة التي خلقت البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها بالحلول. يمكن للسحابة التعامل مع أعباء العمل الضخمة التي تعد من الخصائص الرئيسية لعمليات البيانات الضخمة.
ابدأ معالجة البيانات مع Astera Centerprise
المعالجة الآلية للبيانات هي الطريق إلى الأمام لأن نظيرتها اليدوية أصبحت زائدة عن الحاجة بسبب الابتكار في التكنولوجيا. إنه يسمح بحلول مستدامة مع تقليل فرص الأخطاء ووقت التنفيذ والاستثمار.
تعتمد الشركات الآن بشكل أكبر على البيانات عالية الجودة. مع مرور الوقت ، ستستمر هذه الحاجة إلى بيانات عالية الجودة في الازدياد. أتمتة البيانات يبسط عمليات عملك عن طريق إزالة المهام اليدوية المتكررة ويمكّنك من التركيز على نمو الأعمال. تساعد المعالجة الآلية للبيانات أيضًا مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات الأعمال الحاسمة على الفور في الوقت الفعلي.
Astera Centerprise يستخدم التكنولوجيا التي تحضر وتنظف وتتحقق من صحة وتخزن البيانات بدقة وكفاءة. إنه يتيح ابتكار أسرع وتوافر بيانات موثوقة في كل خطوة. Centerprise يسمح بأتمتة البيانات من خلال جدولة الوظائف من خلال إنشاء خرائط البيانات وأتمتتها عند المشغلات أو الإجراءات.
بدافع Centerprise، يوفر المستخدمون الوقت والموارد عن طريق السماح لبرنامجنا بأتمتة جميع مهامهم المتكررة. يسمح لك بإعداد تدفقات البيانات التي تقوم بتحويل البيانات وترحيلها من مصدر إلى الوجهة المطلوبة. تعرف على كيف يمكن أن يساعدك هذا الحل التلقائي في استخراج رؤى الجودة لتحسين الأعمال.
