数据工程 - 数据处理
原始数据只有在处理成可用信息后才有用。数据处理包括收集、分类、分析，然后以可读格式呈现原始数据。此过程通常由数据科学家和数据工程师执行。
数据处理是制定更好的业务策略并获得更具竞争力的存储处理的关键组织。通过将数据转换为工艺、图表和文档等格式，员工可以轻松访问信息。
数据处理阶段
数据处理涉及将原始数据转换为有意义的信息的各个阶段。以下是数据处理的一些主要思想 −
准备:数据准备包括组织、清理和格式化原始数据。过滤掉不相关的信息，纠正错误，并对数据进行结构化，以便在后续处理阶段进行有效分析。
输入:在数据输入阶段，将准备好的数据输入计算机系统。这可以自动或手动完成，具体取决于数据类型和所使用的系统。
数据输出:在数据输出阶段，以易于理解的格式呈现数据处理结果。这包括报告、图形、图表和其他视觉表示，以促进基于分析数据的理解和决策。
收集:此过程从收集来自各种来源的原始数据开始。此阶段很难进行进一步处理，以确保分析相关的数据集。数据可以通过数据库和传感器收集。
数据处理的类型
以下是五种数据处理类型 −
自动数据处理:自动数据处理 (ADP) 使用计算机和软件自动执行数据处理任务。这包括批处理和实时处理等方法，以最少的人工环境管理大量数据效率。
实时数据处理:实时数据处理在数据生成后立即处理数据。这对于时间敏感的应用程序至关重要，可提供即时响应和更新。这通常用于金融交易和监控系统。
电子数据处理:使用计算机处理和分析数据，与手动和机械方法相比，速度和准确性更高。
手动数据处理:这需要人类在没有机器或电子设备的情况下处理数据。这包括手动计算、记录和排序等任务，这是一个耗时的过程。
机械数据处理:此过程使用打孔卡和机械计算器等设备来处理数据。这与电子方法的速度和功能不同。
数据处理的未来
数据处理的发展正朝着以分析为中心的未来发展。传统上，数据处理涉及组织和操纵数据以用于各种用途。现在，重点转向从数据中提取有意义的见解、模式和知识。组织认识到，数据的价值不仅在于管理，还在于战略性地使用数据。数据处理的未来将整合高级分析、机器学习和人工智能，以得出和支持明智的决策。
