数据工程 - 数据处理
原始数据在被处理成可用的信息之前是没有用的。数据处理包括收集、排序、分析，然后以可读的格式呈现原始数据。这个过程通常由数据科学家和数据工程师执行。
数据处理是一个至关重要的组织，它可以制定更好的商业策略并获得更有竞争力的存储处理能力。通过将数据转换为图表、图形和文档等格式，员工可以轻松访问信息。
数据处理的阶段
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的分析。
输入：在数据输入阶段，准备好的数据被输入到计算机系统中。这可以自动或手动完成，具体取决于数据类型和使用的系统。
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的结果。这包括报告、图形、图表和其他视觉表示，这些表示有助于理解和基于分析数据做出决策。
收集：此过程从各种来源收集原始数据开始。此阶段对于进一步处理至关重要，确保为分析提供相关的数据集。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) 使用计算机和软件来自动执行数据处理任务。这包括批处理和实时处理等方法，这些方法可以高效地管理大量数据，并最大限度地减少人工环境。
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，可以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：这使用计算机来处理和分析数据，与手动和机械方法相比，它提高了速度和准确性。
手动数据处理：这涉及人工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，这使得它成为一个耗时的过程。
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
数据处理的演变正在走向一个以分析为中心的未来。传统上，数据处理涉及组织和处理数据以供各种用途。现在，重点正在转向从数据中提取有意义的见解、模式和知识。组织认识到不仅管理数据，而且战略性地使用数据的价值。数据处理的未来将整合高级分析、机器学习和人工智能，以推导出并支持明智的决策。