Hva er databehandling?
Databehandling er innsamling og manipulering av data til brukbar og ønsket form. Manipulasjonen er ikke annet enn behandling, som utføres enten manuelt eller automatisk i en forhåndsdefinert operasjonssekvens. Tidligere gjøres det manuelt som er tidkrevende og kan ha muligheten for feil under prosessering, så nå blir det meste av behandlingen automatisk gjort ved å bruke datamaskiner, som gjør den raske behandlingen og gir deg riktig resultat.
Det neste punktet er å konvertere til ønsket skjema, de innsamlede dataene blir behandlet og konvertert til ønsket skjema i henhold til applikasjonskravene, det vil si å konvertere dataene til nyttig informasjon som kan brukes i applikasjonen til å utføre en oppgave. Inngangen til behandlingen er innsamling av data fra forskjellige kilder som tekstfildata, Excel-fildata, database, til og med ustrukturerte data som bilder, lydklipp, videoklipp, GPRS-data og så videre.
Og utdataene fra databehandlingen er meningsfull informasjon som kan være i forskjellige former som et bord, bilde, diagrammer, graf, vektorfil, lyd og så alt format oppnådd avhengig av applikasjonen eller programvaren som kreves.
Definisjon
Så definisjonen av databehandlingen er Konvertering av dataene til nyttig informasjon.
Hvordan behandles data?
Databehandling starter med å samle inn data. Dataene som samles inn for å konvertere ønsket skjema, må behandles ved å behandle data på en trinnvis måte, slik som dataene som samles inn må lagres, sorteres, behandles, analyseres og presenteres. Så dette er stort sett delt inn i seks grunnleggende trinn som beskrevet nedenfor.
- Datainnsamling
- Lagring av data
- Sortering av data
- Behandling av data
- Dataanalyse
- Datapresentasjon og konklusjoner
La oss diskutere i detalj en etter en:
1. Innsamling av data
Som vi allerede har diskutert kildene til datainnsamling, blir de logisk relaterte dataene samlet inn fra de forskjellige kildene, forskjellige format, forskjellige typer som fra XML, CSV-fil, sosiale medier, bilder som er det strukturerte eller ustrukturerte data og så alt.
2. Lagring av data
De innsamlede dataene må nå lagres i fysiske former som papirer, notatbøker og alt eller i annen fysisk form. Nå på grunn av data mining og big data, er innsamlingen av data veldig stor selv i strukturert eller ustrukturert form. Dataene skal lagres i digital form for å utføre en meningsfull analyse og presentasjon i henhold til applikasjonskravene.
3. Sortering av data
Etter lagringstrinnet vil det umiddelbare trinnet være sortering og filtrering. Sortering og filetering er påkrevd for å ordne dataene i en meningsfull rekkefølge og bare filtrere ut den nødvendige informasjonen som hjelper til med å forstå visualiseringen og analysen.
4. Behandling av data
En serie prosessering eller kontinuerlig bruk og prosessering utført for å verifisere, transformere, organisere, integrere og trekke ut data i en nyttig utdataform for videre bruk.
5. Dataanalyse
Dataanalyse er prosessen med systematisk anvendelse eller evaluering av data ved hjelp av analytiske og logiske begrunnelser for å illustrere hver komponent av dataene som gis og for å få det konkluderte resultatet eller beslutningen.
6. Datapresentasjon og konklusjoner
Når vi først har kommet til analyseresultatet, kan det representeres i en annen form som diagrammet, tekstfilen, Excel-filen, grafen og så alt sammen.
Enkelt programvare eller en kombinasjon av programvare kan brukes til å utføre lagring, sortering, filtrering og behandling av data, alt etter hva som er mulig og påkrevd. Det kan utføres av spesifikk programvare i henhold til det forhåndsdefinerte driftssettet i henhold til applikasjonskravene.
Ulike typer output
De forskjellige typene utdatafiler som -
- Vanlig tekstfil - Disse blir eksportert som notisblokk eller WordPad-filer. Dette er den enkleste formen for datafilen.
- Tabell / regneark - I dette filformatet representerer dataene i rader og kolonner, som hjelper til med enkel forståelse og analyse av data. Dette filformatet for å utføre forskjellige operasjoner som filtrering og sortering i stigende / synkende rekkefølge og statistiske operasjoner også.
- Grafer og diagrammer - Grafer og diagrammer er standardfunksjoner i det meste av programvaren. Dette formatet er veldig enkelt å analysere dataene, ikke nødvendig å lese hver numeriske data som tar tidkrevende bare i ett blikk kan forstå og analysere dataene.
- En bildefil eller kart / vektor - Hvis applikasjonen som kreves for å lagre og analysere med romlige data, er alternativet for å eksportere dataene til bildefil og kartfil eller vektorfiler til stor nytte.
Sammen med disse kan det andre formatet være programvarespesifikke filformater som kan brukes og behandles av spesialisert programvare.
Ulike metoder
Det er hovedsakelig tre metoder som brukes til å behandle dataene, disse er manuelle, mekaniske og elektroniske.
1. Manual: I denne metoden behandles data manuelt. Hele behandlingsoppgaven som beregning, sortering og filtrering og logiske operasjoner utføres manuelt uten bruk av verktøy eller elektroniske enheter eller automatiseringsprogramvare.
2. Mekanisk - I denne metoden behandles ikke data manuelt, men gjøres ved hjelp av veldig enkle elektroniske enheter og en mekanisk enhet for eksempel kalkulator og skrivemaskiner.
3. Elektronisk - Dette er den raskeste metoden for databehandling og også moderne teknologi med moderne nødvendige funksjoner som høyeste pålitelighet og nøyaktighet. Denne metoden oppnås med settet av programmer eller programvare som kjøres på datamaskiner.
typer
På grunnlag av trinn de utførte eller prosess de utførte. Det liker:
- Batchbehandling (i batches)
- Sanntidsbehandling (i en liten tidsperiode eller sanntidsmodus)
- Online Processing (Automated way enter)
- Multiprosessering (flere datasett parallelt)
- Tidsdeling (flere datasett med tidsdeling)
Hvorfor vi bør bruke databehandling?
Nå er en dags data viktigere. Det meste av arbeidet er basert på data i seg selv, slik at mer og mer data blir samlet inn for forskjellige formål som vitenskapelig forskning, akademisk, privat og personlig bruk, kommersiell bruk, institusjonell bruk og så alt. Det er nødvendig å behandle disse innsamlede dataene slik at alle ovennevnte trinn blir brukt til behandlingen som blir lagret, sortert, filtrert, analysert og presentert i ønsket bruksformat. Den tidkrevende behandlingen og kompleksiteten avhenger av de nødvendige resultatene. Ved stor datainnsamling eller big data behovet for behandling for å oppnå optimale resultater ved hjelp av data mining og data management blir det mer og mer kritisk.
Verktøy
De ofte tilgjengelige databehandlingsverktøyene er Hadoop, Storm, HPCC, Qubole, Statwing, CouchDB og så alle.
Konklusjon:
1. Det er konvertering av dataene til nyttig informasjon.
2. Databehandlingen er stort sett delt i 6 grunnleggende trinn som datainnsamling, lagring av data, sortering av data, behandling av data, dataanalyse, datapresentasjon og konklusjoner.
3. Det er hovedsakelig tre metoder som brukes til å behandle som er manuelle, mekaniske og elektroniske.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er databehandling ?. Her diskuterte vi hvordan data behandles, forskjellige metoder, forskjellige typer output, verktøy og bruk av databehandling. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Verktøy til visualisering av data
- Hva er datavarehus?
- Hva er datavisualisering