什么是数据处理？ 定义和阶段

有效的数据处理是公司获得有价值的见解并保持竞争优势的关键方面。 因此，了解按照最佳实践处理数据的重要性可以帮助释放新的增长和成功机会。

什么是数据处理？

数据处理涉及将原始数据转换为对企业有价值的信息。 一般来说，数据科学家处理数据，包括收集、组织、清理、验证、分析并将其转换为可读格式，例如图表或文档。 数据处理可采用手工、机械、电子三种方式进行。

目的是增加信息的价值并促进决策。 这使企业能够改善运营并及时做出战略决策。 自动化数据处理解决方案（例如计算机软件编程）在这方面发挥着重要作用。 它可以帮助将大量数据（包括大数据）转化为对质量管理和决策有意义的见解。

数据处理周期的六个阶段

数据处理周期概述了将原始数据转换为数据所需执行的步骤 有价值且有目的的信息。 这个过程涉及以下六个阶段：

数据收集

数据是从可靠来源收集的，包括数据库，例如 数据湖 和 数据仓库。 数据源准确、可靠且构建良好至关重要，以确保收集的数据和信息具有卓越的质量和功能。

资料准备

然后准备和清理第一阶段收集的数据。在此阶段（也称为“预处理”）中，组织原始数据以协助进一步阶段的实施。数据清理或 数据准备 涉及消除错误、消除噪声和消除不良数据（不准确或不正确的数据），以将其分类为高质量的数据。

数据输入

这是原始数据开始呈现信息形式的阶段。 在此阶段，干净的数据被输入系统或目的地（例如数据仓库，例如 Astera 数据仓库构建器 或 CRM（如 Salesforce）。 这是通过手动或通过设置来收集的输入设备将其翻译成系统可以理解的语言来完成的。 结构化或非结构化数据.

数据处理

此阶段涉及使用机器学习算法和人工智能算法处理数据以进行解释。 实际过程可能会因数据来源（数据湖、社交网络、连接设备）及其预期用途或目的（得出模式和趋势、确定解决方案或策略以及优化）而有所不同。

数据输出

在数据输出阶段，也称为数据解释阶段，处理器以可读的数据格式（例如文档、图表、图像等）翻译和呈现数据。现在数据可供组织的所有成员使用，而不仅仅是数据科学家，帮助他们完成各自的数据分析项目。

数据存储

循环的最后阶段涉及存储处理后的数据以供将来使用。 此步骤是在使用立即实施和见解所需的信息之后进行的。 在此阶段，组织存储数据以供参考或允许组织成员轻松快速地访问以供将来使用。

类型

以下类型根据数据源和处理器采取的步骤进行区分。 每种类型都有不同的用途，其实现高度依赖于可用的原始数据。

• 批量处理： 该系统在收集和处理之前将大量数据分解为较小的单元/批次。
• 实时处理： 它通常涉及系统获得数据后立即处理和传输数据，以协助快速决策。
• 在线处理： 它涉及自动数据处理，一旦数据可用，就会通过界面自动输入数据。
• 多重处理： 将一个计算机系统分解为更小的处理器，在它们之间分配数据处理，同时确保一致的执行。 数据工程师也将其称为并行处理。
• 分时： 允许多个用户同时访问计算机系统，执行进程。

加工的未来

这项创新的未来将围绕云概念展开。 云技术允许电子数据处理方法加快其速度、效率和有效性。 因此，它有助于实现及时、更高质量的分析。 这意味着每个组织现在都有更多数据可供利用，并增加了提取的有价值见解的数量。

云计算为公司提供了一种无缝的方式，不仅可以实现这些阶段，还可以通过整合来升级它们 创新的变化和更新。 大数据云技术允许公司将所有平台整合到一个易于调整的系统中。

大型企业并不是唯一受益于云技术的企业。 事实上，小公司本身也能获得巨大的利益。 它为公司提供了巨大的可扩展性，而不会产生高昂的价格。

创造大数据的 IT 创新及其相关挑战也为我们提供了解决方案。 云可以处理巨大的工作负载，这是大数据操作的一个主要特征。

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