Методы обработки данных

Самые лучшие данные во вселенной бесполезны, если они не обработаны. Обработка данных относится к методам, которые берут необработанные данные и превращают их в полезную информацию. Бумага и карандаш могут работать, но в 21 веке анализ данных обычно зависит от компьютеров. Для обработки данных компьютером их необходимо сначала собрать, проверить на точность и ввести в компьютер.

Пакетная обработка

Пакетная обработка — это рутинная работа, самая простая форма обработки данных. Это полезно, когда в организации имеется большой объем данных, которые можно объединить в одну или две категории. Магазин, например, может выполнять пакетную обработку своих транзакций в конце дня или недели, отправляя результаты в головной офис. Если информацию не нужно обновлять при каждом изменении, пакетная обработка выполняется достаточно быстро.

Обработка в реальном времени

Иногда пакетная обработка выполняется недостаточно быстро. Методы обработки в реальном времени обрабатывают данные, когда требуется мгновенная обработка. Например, если кто-то покупает авиабилет или отменяет бронирование, авиакомпания должна немедленно обновить свои записи. Радарная система должна немедленно сообщать оператору о том, что она обнаруживает; банкомат должен быстро обработать ваш запрос на получение денег. Там, где пакетная обработка обрабатывает большие объемы данных в определенное время, обработка в режиме реального времени выполняется непрерывно.

Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных берет данные из нескольких источников и пулов и объединяет их для поиска корреляций. Например, сеть продуктовых магазинов может проанализировать покупки клиентов и обнаружить, что клиенты, которые покупают хлопья, часто покупают к ним бананы. Сеть может использовать эту информацию для увеличения продаж, возможно, размещая бананы рядом с хлопьями, чтобы стимулировать больше совместных покупок. Сеть также может отслеживать, какие товары продаются лучше, когда магазин предлагает купоны или проводит распродажи.

Статистическая обработка

Статистическая обработка включает в себя интенсивную обработку чисел. Компания, которая знает, что в пятницу она занята, может использовать статистическую обработку для расчета влияния различных переменных. Например, часть спешки может быть связана с тем, что клиенты обращаются в последнюю минуту, в то время как другая часть может быть вызвана бездельем сотрудников в начале недели. Знание причины помогает компании справиться с ажиотажем. Статистические данные также упрощают сравнение данных компаний разного размера или городов разного размера.