2025 年，全球存储的数据总量 200 ZB。就上下文而言，这足以填补 1万亿部iPhone。我们明白。这些数字听起来可能令人难以置信。但是，拥有大量数据意味着承担巨大责任。

数据的真正价值在于其处理得如何。事实上，有效的数据处理对于公司获取有价值的见解和保持竞争优势至关重要。

因此，了解根据最佳实践进行数据处理的重要性可以帮助企业找到新的增长和成功途径。

在本博客中，我们将讨论数据处理及其不同阶段、类型、技术和应用。最后，我们还将讨论如何 Astera 通过强大的数据处理功能帮助世界各地的企业将数据转化为洞察力。

什么是数据处理？

数据处理是一个总称，指将原始数据转换为有价值信息的所有过程。

谁做的？

数据科学家通常处理数据，包括收集、组织、清理、验证、分析并将其转换为合适的格式（如图形或文档）。一般来说，数据处理可以使用三种方法完成，即手动、机械和电子。

为什么这样？

其目的是提高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。利用人工智能和机器学习技术的自动化数据处理解决方案在这方面发挥着重要作用。

简而言之，数据处理将大量数据（包括大数据）转化为有意义的见解，以便有效、及时地进行管理和决策。

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数据处理确实很重要，但处理速度不一定要很慢。尝试一种更智能的方式来处理数据。

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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有价值且有用的信息所需执行的步骤。此过程涉及以下六个阶段：

1.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。至关重要的是，数据源必须准确、可靠且构建良好，以确保收集的数据和信息具有卓越的质量和功能。

2.数据准备

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”），对原始数据进行整理以协助实施后续阶段。数据清理或准备包括消除错误、消除噪音和消除坏数据（不准确或不正确的数据），以将其分类为高质量数据。

3. 数据输入

这是原始数据开始以信息形式呈现的阶段。在此阶段，干净的数据被输入到系统或目的地（例如数据仓库解决方案，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.

4.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。

5.数据输出

在数据输出阶段（也称为数据解释阶段），处理器将数据翻译成可读的数据格式并呈现，例如文档、图形、图像等。现在，组织的所有成员（不仅仅是数据科学家）都可以使用这些数据，以帮助他们完成各自的数据分析项目。

6. 数据存储

该周期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洞察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让组织成员轻松快速地访问以供将来使用。

7 种数据处理类型

正如我们之前所讨论的，数据处理是众多过程的总称。根据具体用例，可以采用不同的方法，这就是为什么我们有多达 7 种不同类型的数据处理，这些处理在全球范围内广泛使用。

每种类型都有不同的用途，其实施很大程度上取决于可用数据和组织的特定需求。

1.批处理

系统将大量数据分解为较小的单元/批次，然后再进行收集和处理。这样可以在非高峰时段顺利处理大量数据，从而优化资源并最大程度地减少对日常运营的影响。

计费示例： 银行会在夜间处理非紧急交易和支票。这样可以确保一次性更新账户余额，从而实现最大准确性和效率。

2.实时处理

顾名思义，这种处理方式适用于时间紧迫的情况。它通常涉及在系统获取数据后立即处理和传输数据，以协助快速决策。

计费示例： 导航系统利用实时处理来提供逐向导航，并实时考虑交通状况和路线变化。

3. 在线处理

在线处理允许通过网络以交互方式处理数据，通过连续的输入和输出生成即时响应。这种类型的数据处理允许系统通过互联网即时处理用户请求，这对电子商务和其他在线服务至关重要。

计费示例： 银行使用在线处理来实时处理金融交易，允许用户转账、支付账单和查看账户余额。

4.并行处理（多处理）

这种类型涉及利用多个处理单元在它们之间分配数据处理，同时确保执行的一致性。并行处理在执行复杂任务时很有用，允许通过并发任务高效地完成处理。

计费示例： 智能手机可以同时执行多项任务，例如 GPS 导航、视频流和电话通话。

5. 自动化处理

这种处理方式利用可以自动执行数据处理中涉及的日常任务的软件。自动化处理可以减少手动输入的需要并提高整体效率。

计费示例： 自动化计费系统可以自动计算并向客户收费，以简化计费操作并减少人工输入。

6.云计算

云计算让组织能够通过互联网利用计算资源，提供可扩展性和灵活性。这些资源可以包括服务器、存储、数据库和处理单元，可以根据需要进行访问，而无需安装和维护额外的 IT 基础设施。

计费示例： Astera 提供 云端数据准备 帮助组织执行数据准备任务，而无需投入额外的资源。

7.分布式处理

分布式处理与多处理类似，利用多台计算机或设备来提高处理效率。通过利用多个系统的集体能力，这种处理类型可以有效地处理大规模任务。

计费示例： Netflix 等视频流服务使用分布式处理模型来高效处理和交付内容。这是通过将视频存储在多个服务器上来实现的，以提供快速访问和流畅播放。

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数据处理所用到的技术

数据处理的不同阶段会用到多种技术。在本节中，我们将介绍最重要的技术，例如数据仓库、机器学习 (ML) 算法、云技术和分析平台。

ML 和 AI 算法

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 统称为深度学习，是支持大多数现代数据处理解决方案的技术。ML 和 AI 算法可以发现模式并根据可用数据做出预测。Python、SAS 和 R 是最常用的 ML 语言。

这些算法还用于自动化数据收集、准备、分析、异常检测等过程。

例如， Astera“ 数据整合解决方案 使用 AI 映射自动映射数据管道中不同源和目标之间的相关字段。这可以节省大量时间和精力，尤其是对于复杂的工作流程。

云技术

云计算提供了前所未有的可扩展性和灵活性，允许组织根据其特定需求扩大或缩小其数据处理规模。

云技术的使用也使得小型企业可以使用分析和 BI 平台，因为它们不再需要建立大型数据中心来处理其数据。

数据库、数据仓库和数据湖

数据库对于存储结构化数据至关重要，但其作用不仅限于存储。除了存储之外，数据库、数据仓库和数据湖还允许用户高效地查询、更新和检索信息。

数据库通常基于 SQL（结构化查询语言）构建，常见的数据库示例包括 MySQL, SQL服务器及 PostgreSQL的.

另一方面，数据仓库和数据湖是专为大规模运营而设计的存储系统。它们旨在连接到各种来源，并可以优化以查询和分析大型数据集。数据仓库和数据湖通常用于支持分析和商业智能 (BI) 计划。

数据处理的应用

有效的数据处理对各个行业都至关重要。它使组织能够做出明智的决策，简化运营并提高整体效率。让我们来看看数据处理已经至关重要或日益变得至关重要的一些领域。

1. 医疗保健和生命科学

医疗保健机构依靠数据处理来管理电子健康记录 (EHR)、处理保险索赔和分析医学影像。例如，医院使用人工智能驱动的数据处理来检测医学扫描中的异常，帮助医生在早期诊断癌症等疾病。此外，医疗保健提供者必须处理患者数据以个性化治疗计划并增强整体患者护理。

2. 金融与银行

金融行业严重依赖实时和批量数据处理来检测欺诈交易、评估信用风险和自动化交易策略。欺诈检测系统使用机器学习算法来分析交易模式并识别潜在威胁。

此外，银行依靠数据处理进行准确的账户对账、贷款审批和投资策略的预测分析。

3.零售和电子商务

零售商利用数据处理来分析客户偏好、优化库存管理并个性化营销活动。可以分析交易数据、客户行为模式和供应链物流以简化运营。

例如，电子商务平台可以使用数据处理来进行推荐引擎，根据客户的浏览历史和购买行为动态显示产品。

4.制造与供应链管理

制造商利用数据处理来优化生产线、预测需求并防止设备故障。通过机器学习支持的预测性维护，公司可以分析来自机器的传感器数据，并在潜在问题导致停机之前先发制人地解决它们。

此外，实时数据分析可帮助公司预测库存需求并减少浪费，从而优化供应链物流。

5. 政府及公共部门

世界各国政府都利用数据处理来制定有效的政策、进行公共管理和提供服务。从人口统计和人口普查数据分析到公共安全和基础设施管理，数据处理可以实现明智的决策和高效的资源分配。

执法机构还可以使用实时数据分析来预测和预防犯罪。

6. 电信与媒体

电信公司利用数据处理进行网络优化、计费和客户分析。内容提供商和流媒体平台利用数据处理根据用户偏好和观看历史推荐个性化内容。

7. 教育与研究

教育机构使用数据处理来分析学生表现、定制课程设计并改进管理流程。大学还使用数据分析来跟踪学生进度、发现学习差距并增强其教育服务。

8.运输与物流

物流公司依靠实时数据处理进行车队管理、路线优化和需求预测。这可确保及时交付、节省成本并提高客户满意度。例如，航空公司使用数据处理来优化航线、提高燃油效率并增强乘客体验。

数据处理的未来

由于人工智能技术的快速发展，数据处理正在经历一场革命。再加上云计算的可扩展性，数据处理量和处理程度的极限正在被突破。

这不仅意味着大大小小的组织可以利用数据处理来做出更好的决策，而且还意味着这样做更具成本效益和效率。

这些技术进步也意味着数据处理解决方案正变得更加复杂。例如，重复任务自动化、自适应数据管道、云端数据准备等功能正在为世界各地的数据用户提供支持。

那是在哪里 Astera 用武之地。

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自动化数据处理是未来的发展方向，因为手动数据处理已变得多余。自动化数据处理可以实现可持续的解决方案，减少错误几率，缩短执行时间，降低投资。

企业现在更加依赖高质量的数据，而且这种需求还会持续增加。 数据自动化 通过消除重复的手动任务来简化业务运营，使您能够专注于业务增长。自动化数据处理进一步帮助业务用户实时及时地做出关键业务决策。

Astera 利用准确高效地准备、清理、验证和存储数据的技术。它使创新更快，并在每一步都提供可靠的数据。我们的数据集成解决方案允许通过作业调度、人工智能驱动的映射、自动化数据管道等实现数据自动化。

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