Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое обработка данных? Определение и этапы
Эффективная обработка данных является критически важным аспектом для компаний, позволяющим получить доступ к ценной информации и сохранить конкурентное преимущество. Таким образом, понимание важности обработки данных в соответствии с передовыми практиками может помочь открыть новые возможности для роста и успеха.
Что такое обработка данных?
Обработка данных включает в себя преобразование необработанных данных в ценную информацию для бизнеса. Как правило, специалисты по обработке данных обрабатывают данные, включая сбор, организацию, очистку, проверку, анализ и преобразование их в читаемые форматы, такие как графики или документы. Обработка данных может осуществляться тремя методами: ручным, механическим и электронным.
Целью является повышение ценности информации и облегчение принятия решений. Это позволяет предприятиям совершенствовать свою деятельность и принимать своевременные стратегические решения. Решения для автоматизированной обработки данных, такие как компьютерное программирование, играют в этом значительную роль. Это может помочь превратить большие объемы данных, включая большие данные, в значимую информацию для управления качеством и принятия решений.
Шесть этапов цикла обработки данных
Цикл обработки данных описывает шаги, которые необходимо выполнить над необработанными данными, чтобы преобразовать их в ценная и полезная информация. Этот процесс включает в себя следующие шесть этапов:
Сбор данных
Данные собираются из надежных источников, включая такие базы данных, как данные озер и хранилища данных. Крайне важно, чтобы источники данных были точными, надежными и хорошо построенными, чтобы гарантировать, что собранные данные и собранная информация имеют превосходное качество и функциональность.
Подготовка данных
Данные, собранные на первом этапе, затем подготавливаются и очищаются. На этом этапе, также называемом «предварительной обработкой», необработанные данные организуются для облегчения реализации дальнейших этапов. Очистка данных или подготовка данных включает в себя устранение ошибок, удаление шума и устранение неверных данных (неточных или неверных данных) для их сортировки в высококачественные данные.
Ввод данных
Это этап, на котором необработанные данные начинают принимать информационную форму. На этом этапе чистые данные вводятся в систему или место назначения (например, хранилище данных, такое как Astera построитель хранилищ данных или CRM, например Salesforce). Это делается путем перевода его на язык, понятный системе, либо вручную, либо через устройства ввода, настроенные для сбора данных. структурированные или неструктурированные данные.
Обработка данных
Этот этап включает обработку данных для интерпретации с использованием алгоритмов машинного обучения и алгоритмов искусственного интеллекта. Фактический процесс может отличаться в зависимости от источника данных (озера данных, социальные сети, подключенные устройства) и его предполагаемого использования или цели (выявление закономерностей и тенденций, определение решений или стратегий и оптимизация).
Выходные данные
На этапе вывода данных, также называемом этапом интерпретации данных, процессор переводит и представляет данные в читаемом формате данных, таком как документы, графики, изображения и т. д. Теперь данные могут использоваться всеми членами организации, а не только данными. ученых, чтобы помочь им в их соответствующих проектах по анализу данных.
Хранение данных
Этот заключительный этап цикла включает сохранение обработанных данных для использования в будущем. Этот шаг происходит после использования информации, необходимой для немедленного внедрения и анализа. На этом этапе организации хранят данные для справочных целей или для обеспечения легкого и быстрого доступа к членам организации для использования в будущем.
Тип
Следующие типы различаются в зависимости от источника данных и шагов, выполняемых процессором. Каждый тип служит своей цели, и его реализация во многом зависит от доступных необработанных данных.
- Пакетная обработка: Система разбивает большой объем данных на более мелкие единицы/пакеты перед их сбором и обработкой.
- Обработка в реальном времени: Обычно он включает обработку и передачу данных, как только система их получает, чтобы помочь в быстром принятии решений.
- Онлайн-обработка: Он предполагает автоматическую обработку данных путем автоматического ввода их через интерфейс, как только они становятся доступными.
- Многопроцессорность: Разбиение одной компьютерной системы на более мелкие процессоры для распределения обработки данных между ними, обеспечивая при этом согласованное выполнение. Инженеры по обработке данных также называют это параллельной обработкой.
- Совместное времяпровождение: Разрешение нескольким пользователям одновременного доступа к компьютерной системе для выполнения процесса.
Будущее обработки
Будущее этой инновации вращается вокруг концепции облака. Облачные технологии позволяют использовать электронные методы обработки данных, что повышает ее скорость, эффективность и результативность. Таким образом, это помогает получать своевременную и качественную аналитику. Это означает, что каждая организация теперь имеет больше данных для использования и увеличивает количество извлекаемой ценной информации.
Облачные вычисления позволяют компаниям беспрепятственно не только реализовать эти этапы, но и модернизировать их, включив инновационные изменения и обновления. Облачные технологии больших данных позволяют компаниям объединить все свои платформы в одну легко адаптируемую систему.
Крупные корпорации — не единственные, кто получает выгоду от облачных технологий. Фактически, небольшие компании могут получить значительную выгоду самостоятельно. Он предлагает компаниям огромную масштабируемость без огромных затрат.
Именно ИТ-инновации, которые создали большие данные и связанные с ними проблемы, также предоставили нам решения. Облако способно обрабатывать огромные рабочие нагрузки, что является основной характеристикой операций с большими данными.
Начать обработку данных с Astera Centerprise
Автоматизированная обработка данных — это путь вперед, поскольку ее ручная обработка стала ненужной из-за инноваций в технологиях. Это позволяет создавать устойчивые решения с меньшими вероятностью ошибок, временем выполнения и инвестициями.
Компании теперь больше полагаются на качественные данные. С течением времени потребность в качественных данных будет только возрастать. Автоматизация данных оптимизирует ваши бизнес-операции, устраняя повторяющиеся ручные задачи, и позволяет вам сосредоточиться на росте бизнеса. Автоматизированная обработка данных также помогает бизнес-пользователям оперативно принимать важные бизнес-решения в режиме реального времени.
Astera Centerprise использует технологию, которая точно и эффективно подготавливает, очищает, проверяет и хранит данные. Это обеспечивает более быстрое внедрение инноваций и доступность надежных данных на каждом этапе. Centerprise позволяет автоматизировать данные посредством планирования заданий путем создания карт данных и автоматизации их с помощью триггеров или действий.
Доступно Centerpriseпользователи экономят время и ресурсы, позволяя нашему программному обеспечению автоматизировать все повторяющиеся задачи. Он позволяет вам настраивать потоки данных, которые преобразуют и переносят данные из источника в желаемое место назначения. Узнайте, как это автоматизированное решение может помочь вам извлечь качественную информацию для улучшения бизнеса.
