هوش تجاری

پردازش داده (Data Processing) به چه معناست؟

اصطلاح “پردازش داده” برای اولین بار با ظهور رایانه‌ها در دهه ۱۹۵۰ ایجاد شد. با این حال، افراد پیش از آن نیز در حال پردازش داده‌ها بوده‌اند. از اولین دفترداران در هزاران سال پیش گرفته تا “کلان داده” (Big Data) دنیای امروز، داده‌ها در اداره جهان (و اقتصاد) از اهمیت زیادی برخوردار بوده‌اند.

اما هرچه داده‌ها پیچیده‌تر می‌شوند، ابزارها، رویکردها و رویه‌های لازم برای پردازش آن‌ها نیز به همین ترتیب پیچیده می‌گردند. به همین دلیل است که در این مقاله، مفهوم پردازش داده را در زمینه تجزیه و تحلیل مدرن داده‌ها کشف خواهیم کرد. ما از به دست آوردن داده‌های خام و غیرساختاری گرفته تا تبدیل آن‌ها به اطلاعات مفید، شما را در هر مرحله از کار راهنمایی خواهیم کرد.

پردازش داده چیست؟

پردازش داده، جمع‌آوری و تبدیل داده‌های خام به اطلاعات معنی‌دار را توصیف می‌کند. این اطلاعات پس از پردازش، می‌توانند برای اهداف مختلفی توسط همه افراد استفاده شوند: از دانشمندان داده گرفته تا تحلیل‌گران کسب و کار، تصمیم‌گیرندگان ارشد و مدیران فناوری اطلاعات. صرف نظر از کاربر نهایی یا وظیفه او، هدف نهایی پردازش داده همیشه ثابت است. این هدف تبدیل داده‌ها به اطلاعات می‌باشد.

در چارچوب تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن، بخش عظیمی از چرخه عمر پردازش داده با استفاده از سخت‌افزار پیچیده و الگوریتم‌ها به صورت خودکار انجام می‌شود. غالباً، این مقدمه‌ای برای تجزیه و تحلیل عمیق‌تر و عملی‌تر داده‌ها است، جایی که اطلاعات جمع‌آوری شده برای استخراج بینش‌های متمرکز و عملی‌تر بیشتر تجزیه و تحلیل می‌شود.

از آنجا که داده‌ها به طور مداوم در حال تکامل، به روزرسانی و تغییر هستند، مهم است که درک کنیم پردازش داده نه یک کار مستقل، بلکه یک چرخه تکراری است. هر زمان داده‌ها به روز شوند یا هر زمان که می‌خواهید تجزیه و تحلیل جدیدی انجام دهید چرخه به طور مداوم تکرار می‌گردد. به همین دلیل، پردازش داده (حتی با وجود استفاده از ماشین‌آلات برای ساده‌سازی کارها) زمان بسیار زیادی را می‌گیرد.

در اینجا لازم به ذکر است که اصطلاح پردازش داده گاهی اوقات برای توصیف مراحل جداگانه در روند کلی و همچنین بخش‌های اختصاصی در سازمان‌های بزرگ که وظیفه آن‌ها انجام پردازش داده است، استفاده می‌شود. ما در حال حاضر به اولین تعریف پایبند خواهیم ماند: پردازش داده به عنوان یک روش.

چرا پردازش داده مهم است؟

همانطور که قبلاً اشاره کردیم، پردازش داده جهت تبدیل داده‌های خام و بی‌معنی به اطلاعات معنی‌دار برای تجزیه و تحلیل بیشتر، مهم است. اما فواید بیشمار دیگری نیز دارد. این فواید عبارتند از:

ذخیره‌سازی موثرتر: ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای (در مقابل اسناد بدون ساختار و متن سنگین) ذخیره، دستکاری و کاوش آن‌ها را با استفاده از ابزارهای پایگاه داده مانند SQL بسیار آسان می‌کند.

تولید گزارش آسان‌تر: هنگامی که یک مجموعه داده به طور موثر پردازش می‌شود، می‌توانید به سرعت گزارش، داشبورد و سایر خلاصه مشخصات آن را ایجاد کنید.

بهره‌وری بهبود یافته: سهولت در پیمایش داده‌های پردازش‌شده باعث می شود تا کاربران نیازی به پردازش مجدد یک مجموعه داده هر بار که می‌خواهند از آن استفاده کنند، نداشته باشند.

نگهداری معقولانه: پردازش داده کاری یکباره نیست، بلکه یک چرخه مداوم است. پردازش مجدد به حفظ نظم کمک می‌کند و تعداد خطاها یا اشتباهاتی را که به داده‌های شما وارد می‌شود به حداقل می‌رساند.

دقت بالاتر: حذف منظم پرتگاه‌ها، خطاها و نقاط داده غیرضروری (و استفاده از مدل‌های داده کاملاً مشخص)، دقت بینش شما را افزایش می‌دهد.

این‌ها تنها چند دلیل مهم برای پردازش داده هستند. اگرچه هیچ یک از این موارد نباید تعجب‌آور باشد، اما امیدواریم نشان دهد که پردازش داده موثر در کسب و کار می‌تواند بر روی بسیاری از زمینه‌ها تأثیر بگذارد (فراتر از اینکه صرفاً برای کارهای تجزیه و تحلیل داده استفاده شود).

حتما بخوانید:  مسیر شغلی در هوش تجاری

چرخه عمر پردازش داده چیست؟

همانطور که قبلاً نیز مشاهده کردیم، پردازش داده یک چرخه مداوم است و نه یک کار مستقل. در این بخش، مراحل مختلف سازنده این چرخه عمر را بررسی می‌کنیم. این مراحل عبارتند از:

  • جمع‌آوری داده‌ها
  • آماده‌سازی داده‌ها
  • ورود داده‌ها
  • پردازش داده‌ها
  • خروجی داده‌ها
  • ذخیره‌سازی داده‌ها

اکنون بیایید هر یک از آن‌ها را عمیق‌تر بررسی کنیم.

جمع‌آوری داده‌ها

اولین کار در پردازش داده، جمع‌آوری داده‌های خام است. به نظر ساده می‌رسد، نیاز به یک برنامه‌ریزی دقیق دارد. یک جمله رایج در تجزیه و تحلیل داده “زباله ورودی، زباله خروجی” است، به این معنی که کیفیت داده‌ها مستقیماً بر کیفیت بینش تأثیر می‌گذارد. شما باید با دقت نقشه‌های مورد نیاز خود را جمع‌آوری کنید و مطمئن شوید که منبع (یا منابع) مطمئن هستند. مهم نیست که چقدر داده‌های اشتباه را پردازش می‌کنید، آن‌ها دقیق‌تر نخواهند بود! منابع مشترک داده‌های خام شامل داده‌های بورس و مالی، شبکه‌های اجتماعی، وب سایت‌ها، برنامه‌ها، ایمیل‌ها و سایر فعالیت‌های آنلاین است.

جمع‌بندی

در این مقاله، ما کشف کرده‌ایم که پردازش داده چیست، چرا برای فرآیند تجزیه و تحلیل داده مفید بوده و شامل چه مواردی می‌باشد. همانطور که دیدیم، پردازش داده یک کار حیاتی است که انجام آن نیز چندان ساده نیست! مهم‌تر از همه، ما مراحل سطح بالای چرخه عمر پردازش داده را پوشش داده‌ایم:

جمع‌آوری: مشخص کردن داده‌های خام مورد نیاز و جمع‌آوری آن‌ها از یک منبع معتبر.

آماده‌سازی: پاک کردن داده‌های خام، حذف مشاهدات ناخواسته و ساختار بخشیدن به مجموعه داده‌های شما.

ورودی: تبدیل مجموعه داده به یک قالب آماده برای ماشین و وارد کردن آن به CPU انتخابی شما.

پردازش: پردازش داده با استفاده از انواع تکنیک‌ها (یا “حالت‌ها”) از جمله پردازش دسته‌ای، پردازش در زمان واقعی یا پردازش چندگانه.

خروجی: خروجی داده‌های خام به عنوان اطلاعات مفید، احتمالاً به صورت داشبورد، گزارش یا تجسم (یا آماده برای پردازش بیشتر).

ذخیره‌سازی: بارگیری داده‌های خروجی در سیستم ذخیره‌سازی انتخابی شما (به عنوان مثال CRM) آماده است تا کاربران نهایی بتوانند به راحتی به آن دسترسی پیدا کرده و آن را دستکاری کنند.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن