資料工程 - 資料處理
原始資料在被處理成可用的資訊之前是沒有用的。資料處理包括收集、排序、分析，然後以可讀的格式呈現原始資料。這個過程通常由資料科學家和資料工程師執行。
資料處理是一個至關重要的組織，它可以制定更好的商業策略並獲得更有競爭力的儲存處理能力。透過將資料轉換為圖表、圖形和文件等格式，員工可以輕鬆訪問資訊。
資料處理的階段
資料處理涉及將原始資料轉換為有意義的資訊的各個階段。以下是資料處理的一些主要思想 -
準備：資料準備包括組織、清理和格式化原始資料。過濾掉不相關的資訊，糾正錯誤，並對資料進行結構化，以便在後續處理階段進行有效的分析。
輸入：在資料輸入階段，準備好的資料被輸入到計算機系統中。這可以自動或手動完成，具體取決於資料型別和使用的系統。
資料輸出：在資料輸出階段，以易於理解的格式呈現資料處理的結果。這包括報告、圖形、圖表和其他視覺表示，這些表示有助於理解和基於分析資料做出決策。
收集：此過程從各種來源收集原始資料開始。此階段對於進一步處理至關重要，確保為分析提供相關的資料集。資料可以透過資料庫和感測器收集。
資料處理的型別
以下是五種資料處理型別 -
自動資料處理：自動資料處理 (ADP) 使用計算機和軟體來自動執行資料處理任務。這包括批處理和即時處理等方法，這些方法可以高效地管理大量資料，並最大限度地減少人工環境。
即時資料處理：即時資料處理在資料生成後立即處理資料。這對於時間敏感的應用程式至關重要，可以提供即時響應和更新。這通常用於金融交易和監控系統。
電子資料處理：這使用計算機來處理和分析資料，與手動和機械方法相比，它提高了速度和準確性。
手動資料處理：這涉及人工在沒有機器或電子裝置的情況下處理資料。這包括手動計算、記錄和排序等任務，這使得它成為一個耗時的過程。
機械資料處理：此過程使用打孔卡和機械計算器等裝置來處理資料。這與電子方法的速度和功能不同。
資料處理的未來
資料處理的演變正在走向一個以分析為中心的未來。傳統上，資料處理涉及組織和處理資料以供各種用途。現在，重點正在轉向從資料中提取有意義的見解、模式和知識。組織認識到不僅管理資料，而且戰略性地使用資料的價值。資料處理的未來將整合高階分析、機器學習和人工智慧，以推匯出並支援明智的決策。