[vc_row] [vc_column] [vc_column_text]
Nie ma jednej definicji przetwarzania danych, która w pełni i dokładnie wyjaśniałaby jego cel i konstrukcję. Podczas przeglądania sieci można znaleźć różne podejścia do tematu, w zależności od punktu widzenia. Opis będzie inny, jeśli jest wykonywany przez firmę sprzedającą oprogramowanie do tego zadania lub gdy jest wykonywany przez firmę zajmującą się bezpieczeństwem danych. Często zdarza się, że ktoś już przetwarza dane, ale jeszcze tego nie nazywa.
Oczywiście istnieją również części, w których spotykają się definicje, ponieważ niektóre etapy i cele tego procesu są takie same niezależnie od środowiska, w którym są używane. Ale ogólnie i poza szczegółami przetwarzanie danych pojawia się, gdy dane są pobierane z różnych surowych źródeł i przekształcane w czytelną i analizowalną formę. Czasami przetwarzanie danych jest również rozumiane jako część przetwarzania informacji.
Podsumowując powyższe rozważania cytatem z Data Processing and Information Technology autorstwa Carla Frencha: Przetwarzanie danych jest „ zbiór i manipulowanie elementami danych w celu uzyskania znaczących informacji”.
Dlaczego przetwarzanie danych staje się tak popularne?
W dzisiejszych czasach dane są czymś, co nas nieustannie otacza. Sami produkujemy ogromne ilości, czy będzie to z naszymi telefonami, zegarkami, sprzętem gospodarstwa domowego czy innym urządzeniem, które ma w sobie jednostkę procesorową.
Wszystkie te dane lub ich część mogą być gromadzone i przechowywane do wykorzystania w przyszłości. Może to dotyczyć uczenia maszynowego, analizy, ulepszania systemów, bezpieczeństwa lub jakiegokolwiek innego zastosowania, o którym moglibyśmy pomyśleć. Ponieważ ze swej natury informacje te mogą być bardzo wrażliwe, takie jak osobiste lub medyczne, ich przetwarzanie stwarza wiele wyzwań na poziomie przepisów prawa. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć różne sposoby przetwarzania danych, jeśli chodzi o rodzaj informacji, nad którymi się pracuje.
Musimy wziąć pod uwagę szeroką gamę źródeł danych, które różnią się wielkością, częstotliwością zmiany, typem dostępu, formatem/schematem danych, sposobem ich przetwarzania.
Aby mieć ogólny obraz tego, jak często spotykamy się z przetwarzaniem danych, warto wspomnieć, że praktycznie każda odwiedzana strona internetowa wykonuje jakiś rodzaj przetwarzania danych, czy to za pomocą własnych algorytmów, czy przez stronę trzecią, jak na przykład Google.
Niepodważalne jest, że przetwarzanie danych jest potrzebne i przeprowadzane szeroko, ale dlaczego tak? Co zyskujemy z tego poza przetwarzaniem i przechowywaniem mnóstwa danych?
Pomożemy Ci wykorzystać dane na Twoją korzyść. Sprawdź nasze usługi nauki o danych i dowiedz się, jak Twoja firma może skorzystać z naszej wiedzy
Narzędzia przetwarzania danych
Stos technologiczny przetwarzania danych może być zbudowany na wielu narzędziach pracujących na różnych etapach przetwarzania lub może to być tylko jedna aplikacja zajmująca się wszystkimi poziomami od surowego do końcowego. Prawdopodobnie jednym z najbardziej znanych narzędzi pod względem możliwości kompleksowych i łatwości użytkowania przez użytkownika końcowego do przetwarzania danych byłby Power BI firmy Microsoft. Posiada wiele złączy do surowych źródeł danych, dobre możliwości przetwarzania i bardzo intuicyjne moduły prezentacji.
Ale jeśli chodzi o wybór oprogramowania do przetwarzania danych, które spełnia potrzeby biznesowe, ważne jest, aby uzyskać dobre badania rynku, ponieważ obecnie wybór takiego rozwiązania jest przytłaczający. W tym celu nieuniknione jest najpierw zdefiniowanie potrzeb i oczekiwań dotyczących wyników przetwarzania, a także wspomnianych wcześniej parametrów wejściowych.
Etapy przetwarzania danych
Przetwarzanie danych to procedura, która może składać się z kilku etapów, z których niektóre są zawsze wykonywane, podczas gdy inne mogą zostać pominięte.
Etapy przetwarzania danych:
Kolekcja
Pierwszym najbardziej podstawowym krokiem na drodze do przetwarzania danych jest ich zbieranie z różnych źródeł. Mogą to być pliki płaskie, relacyjne bazy danych, urządzenia IoT, magazyny w chmurze i tak dalej. Dane te często są nieustrukturyzowane, zbędne, źle uformowane, niekompletne lub uszkodzone, a więc bardzo trudne w użyciu. Ten etap jest bardzo ważny ze względu na fakt, że wszystkie inne kroki zależą od niego. Jeśli zebrane dane ulegną jakimkolwiek dodatkowym uszkodzeniom podczas tej części procesu, naprawienie ich może być niemożliwe w następujących krokach.
Przygotowanie
Po zebraniu danych zwykle wymaga czyszczenia, w szczególności deduplikacji i kontroli jakości danych. Ta część jest odpowiedzialna za usuwanie większości śmieci i błędów z tego, co zostało zaimportowane. Następnie mogą rozpocząć pracę nad tym bardziej zaawansowane procesy.
Pamięć wejściowa
Dane przygotowane w poprzednim etapie można teraz przenieść do pierwotnego magazynu, gdzie można je dalej analizować i przetwarzać. Ten krok często można pominąć, chociaż dobrą praktyką jest przechowywanie oczyszczonych informacji na wypadek konieczności ponownego uruchomienia niektórych procesów. W ten sposób nie musimy go ponownie czyścić.
Przetwarzanie
Najbardziej zaawansowany i ważny krok. Dane, które zostały przygotowane w poprzednich etapach, mogą być teraz pobierane przez różne narzędzia i procesy. To tutaj algorytmy i uczenie maszynowe mogą ujawnić swój pełny potencjał. Ta część może być również wykonywana bardziej tradycyjnie przez naukowców zajmujących się danymi, którzy opisują procedury przetwarzania danych. Oba sposoby muszą zakończyć się zorganizowanym wynikiem, który jest gotowy do analizy.
Analizowanie
Po przetworzeniu danych są teraz dostępne w bardziej czytelnej formie niż na początku i mogą być dalej analizowane np. przez naukowców zajmujących się danymi, a następnie prezentowane w przyjemnej i pouczającej formie, jak na przykład wykresy czy raporty. W tym kroku pokazana jest pełna wartość całego procesu. Na podstawie tych wyników firmy mogą podejmować decyzje zmieniające grę lub ulepszać swoje procesy.
Przechowywanie
Te wysoce funkcjonalne dane końcowe muszą być bezpiecznie przechowywane, a jednocześnie muszą być łatwe do zdobycia. Obecnie najpopularniejsza pamięć masowa jest oczywiście oparta na chmurze.
Można powiedzieć: „Po co wdrażać tak kosztowny proces tylko po to, aby pokazać niektóre wykresy?”. To pytanie mogło obowiązywać kilka lat temu, ale obecnie dostęp do wszystkich tych informacji i możliwość ich analizy daje firmom i rządom nieograniczone możliwości uzyskania przewagi w wielu dziedzinach. Zwłaszcza biorąc pod uwagę, że większość naszego życia i firm odbywa się w Internecie, i wydaje się, że to jest obecny kierunek przez długi czas.
Odwiedź nasz blog, aby uzyskać bardziej szczegółowe artykuły na temat Data Science i Advanced Analytics:
- Poszukiwanie pomysłów przy użyciu modelowania danych
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego z GKE
- Co to jest architektura danych strumieniowych
[/vc_column_text] [/vc_column] [/vc_row] [vc_row] [vc_column] [vc_single_image image="6563" img_size="pełny” onclick="custom_link” link=” https://dsstream.com/services/data-science-and-advanced-analytics/"][/vc_column][/vc_row]
