数据处理指南

目录

1数据处理指南1.1什么是数据处理？1.2数据处理类型1.2.1手动数据处理1.2.2电子数据处理（EDP）1.2.3实时数据处理1.3各种数据处理步骤1.4数据处理周期的6个阶段1.4.1收集数据1.4.2准备数据1.4.3输入数据1.4.4处理数据1.4.5接收数据输出1.4.6有效存储数据1.5数据处理的未来1.6结论什么是数据处理？大多数现代行业依赖数据来推动其增长。在这个信息时代，CXO使用数据驱动的预测分析来推动其业务。毕竟，数据驱动型企业吸引客户的可能性是同行的23倍。自然，从庞大的数据池中挖掘有意义信息的需求呈指数级增长。专家预测，未来几年，数据处理业务将增长到1688亿美元。随着数据生成的增加，您需要各种数据处理类型和过程以正确的方式利用数据。在这篇文章中，我们将讨论您需要了解的有关数据处理的所有信息，以推动公司的发展。

数据处理周期由一系列步骤组成，这些步骤从大量原始数据中获取必要的数据。通过这一过程，关键决策者可以通过强大的数据驱动洞察力来测试和改变其增长战略。这一过程本质上是连续和循环的。它展示了数据是如何移动和演变的，以理解和发现有助于公司取得更好结果的感知。在合格数据科学家的帮助下，您的原始数据可以转化为您业务的黄金！该循环处理原始数据，并将其转换为易于阅读的格式，供计算机进行解释。

类型的数据处理手动数据处理在这种类型中，人类不使用任何工具手动处理数据。它包括手动写入、排序和验证数据。这种处理类型会产生高人工成本，消耗大量时间，并且更容易出错。因此，公司已经转向更可靠的先进工具来自动处理工作。

电子数据处理（EDP）

也称为信息系统或服务，EDP使用电子通信工具高效、及时地处理原始数据。使用ATM卡取款是一个常见的电子数据处理示例。

实时数据处理在这一连续过程中，系统会即时响应数据输入，并快速处理数据，以提供正确的输出。例如，当一个人通过ATM卡检查其余额时，信息亭会快速处理账户详细信息并检索余额。

各种数据处理步骤以下是该过程构成的步骤列表：–

收集数据，将其准备为适合数据输入的特定格式，并通过手动数据输入过程、扫描或机器编码过程将其输入系统进行错误检查，还有许多其他人通过多个计算机程序进行处理，将挖掘出的数据传输给员工，用于存储原始数据并输出以备将来使用数据处理周期的6个阶段

数据处理周期的各个阶段收集数据。这一步非常关键，因为输入数据的质量会深刻影响输出数据的质量。在收集数据时，组织必须确保收集准确和具体的数据。输入数据的有效性决定了通过过程提取的结果是否有效。通过这一阶段，您可以从一个坚实的起点来衡量数据，并设定需要改进的目标。

准备数据在这一阶段，数据科学家将数据操纵成合适的格式，以便进一步分析和处理。很难处理原始数据以检查准确性，因此，我们在将其用作输入之前进行了准备。在这一阶段，数据科学家从多个来源构建数据集，并使用它来分解数据深入研究和处理。如果在分析数据时没有对其进行问题筛选，结果可能会极为误导。

输入数据在这一阶段，科学家将验证数据编码或转换为便于机器读取的格式。通过此转换，您可以更轻松地将其传递给应用程序进行进一步处理。您可以使用键盘、扫描仪或现有数据库将数据输入处理应用程序。输入数据是一项耗时的任务，需要更高的速度和准确性。大多数数据应该在语义上适当，以帮助应用程序分解复杂数据。由于建立该设施的成本很高，许多公司正在外包数据输入。

处理数据在此阶段，应用程序将数据置于各种强大的机器学习和人工智能算法之下。在此阶段结束时，您将收到准确而深刻的数据解释。这个进程可能包含多个同时工作的执行小线程，具体取决于数据。您可以使用许多应用程序在短时间内处理大量不同数据。

接收数据输出

在这个阶段，用户可以看到传输给他/她的已处理信息。您可以使用各种格式（如音频、图形、视频或文档）来有效地表示数据。数据科学家需要高效地解释数据，以帮助利益相关者为公司的未来做出更好的决策。

有效存储数据在最后一个阶段，公司存储数据和元数据以供将来使用和解释。通过这一步，您可以方便地为重要目的快速访问和更快的信息检索。企业在存储数据以备将来使用时，必须考虑各种安全问题。数据处理的未来数据处理的未来在于使用云技术。这项技术使用方便的电子数据处理技术来提高其速度和效率。快速高质量的数据使组织能够使用更多的数据，并轻松从中提取有价值的见解。随着组织数据迁移到云，企业可以利用许多好处。大数据和云技术允许多个平台的无缝组合，形成一个易于适应的系统。有了云，你总能确保新数据与旧信息完美集成。即使是小企业也可以从云技术中获益。由于这些平台具有成本效益和可扩展性，每个企业都可以在不承担巨大成本的情况下扩大或缩小规模。

结论

非结构化数据困扰着95%的企业。每个现代企业都需要结构化和有洞察力的数据来竞争和赢得客户。因此，现在就投入资金来完善您的数据，提高效率和决策！

数据处理涉及从源中提取特定信息，处理这些信息并以易于访问的数字格式呈现。这对许多组织来说都有很大的优势，因为它允许使用更有效的方法来检索信息，同时还可以保护数据免受丢失或损坏。

Data Processing Services帮助您以更高效的方式管理信息，使您能够做出战略性和关键性决策。数据处理包括表单处理、订单处理和邮件列表编译以及不同形式的业务和组织信息的其他处理，是业务流程的一个重要但非核心方面。

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