Co to jest Data Processing?
Dane są prawdopodobnie najważniejszym zasobem, jakim dysponuje firma. Z tego powodu przetwarzanie danych jest tak kluczowe dla dalszego sukcesu i rozwoju każdego biznesu. Gromadząc i „tłumacząc" dane biznesowe za pomocą przetwarzania danych, organizacje zyskują zdolność do identyfikacji pojawiających się trendów, wykrywania problemów i odkrywania nowych możliwości.
Co oznacza przetwarzanie danych
Dane znajdują się wszędzie - obejmują wszystkie aspekty działalności firmy, od preferencji klientów i wydajności dostawców po skuteczność wewnętrznych przepływów pracy i procesów. Jednak bez przetworzenia wszelkie „surowe” dane są zasadniczo bezwartościowe, ponieważ są pozbawione kontekstu i znaczenia. W erze Big Data problem ten się nasila. A jaki jest rezultat? Wszelkie informacje, które mogłyby pomóc w opracowaniu przyszłych strategii biznesowych, a także w zwiększeniu wydajności i rentowności, są ukryte w bazie danych.
Przetwarzanie danych może obejmować ich olbrzymie ilości i, dzięki doświadczeniu mistrzów lub inżynierów danych, gromadzić, organizować i przechowywać je, zanim zostaną przedstawione interesariuszom firmy w spójnym formacie za pośrednictwem dokumentów, tabel lub wykresów. Nagle, dzięki przetwarzaniu danych, Big Data przestaje być czymś przytłaczającym, wręcz niemożliwym do odczytania. Zamiast tego przekształca się w nieoceniony atut, który przyspiesza i ułatwia podejmowanie decyzji biznesowych.
Jak skutecznie rozpocząć przetwarzanie danych
Pomyślne przetwarzanie danych oznacza przyjęcie metodycznego sześciostopniowego podejścia. Oto jego etapy:
Krok 1: Gromadzenie danych
Najważniejszą częścią przetwarzania danych jest zbieranie danych ze źródeł, które cechuje wiarygodność, dokładność i najwyższa jakość. Takie dane są zazwyczaj przechowywane w oficjalnych jeziorach i magazynach danych, gotowe do rozpoczęcia procesu przetwarzania. Jednak niewłaściwe źródła danych i stara zasada „śmieci na wejściu – śmieci na wyjściu” sprawdza się w postaci kosztownego - i nader prawdopodobnego - niepomyślnego rezultatu projektu przetwarzania danych.
Krok 2: Czyszczenie danych
Nawet wysokiej jakości dane mogą mieć istotne wady, od błędów i powieleń po niekompletne lub nieprawidłowe wpisy. Faza czyszczenia danych daje możliwość zidentyfikowania nieprawidłowych danych i rozwiązania problemów, dzięki czemu pozyskujemy najlepsze dostępne zbiory danych do przetwarzania.
Krok 3: Wprowadzanie danych
Oczyszczone dane można teraz wprowadzić do rozwiązania przetwarzania danych, takiego jak zarządzanie relacjami z klientem lub planowanie zasobów przedsiębiorstwa za pomocą wielu różnych źródeł wejściowych. Proces ten pozwala na „przetłumaczenie" danych na format zrozumiały dla danego rozwiązania.
Krok 4: Przetwarzanie danych
Sztuczna inteligencja i algorytmy machine learning przetwarzają dane, grupując i organizując zbiory danych w oparciu o Twoje kryteria. Kryteria przetwarzania danych mogą koncentrować się na każdym aspekcie działalności firmy, od zachowań klientów po śledzenie wyników działań reklamowych i marketingowych.
Krok 5: Wyprowadzenie danych
Uzyskane w ten sposób dane są wyprowadzane i mogą być identyfikowane oraz interpretowane przez analityków zajmujących się kwestiami innymi niż same dane. Płynące z nich wnioski można następnie zaprezentować interesariuszom w zrozumiałych formatach, takich jak wykresy, infografiki, tekst itp. Pamiętaj, że dane wyjściowe z przetwarzania danych mogą być ponownie wprowadzane do systemu i przetwarzane w celu dalszego dostarczania bezcennych - i aktualizowanych - informacji.
Etap 6: Przechowywanie danych
Przetwarzanie danych umożliwia ich zapisanie, dzięki czemu można je szybko odzyskać do wykorzystania w przyszłości. Co ważne, dane muszą być przechowywane zgodnie z lokalnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych. Pozwala to nie tylko korzystać z analiz i wniosków płynących z danych, ale również wykazać przed organami regulacyjnymi, że dane są chronione i zawsze zgodne z przepisami.
Jakie są cztery rodzaje przetwarzania danych?
Różne zadania i aplikacje przetwarzają dane na różne sposoby, które umożliwiają dostęp do informacji zawartych w danych. Istnieją cztery główne rodzaje przetwarzania danych:
Przetwarzanie wsadowe
Dane są zbierane w partiach przed przypisaniem czasu przetworzenia, zazwyczaj w godzinach poza szczytem. Jest to optymalne podejście do przetwarzania dużych ilości danych dotyczących systemów raportowania na koniec dnia oraz systemów płac.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Dane są przetwarzane zaraz po ich otrzymaniu, a wyniki pojawiają się natychmiast. Takie zbiory danych, generowane na przykład przez transakcje online i komunikatory, są zazwyczaj niewielkie.
Przetwarzanie danych online
Przetwarzanie analityczne online
OLAP (Online Analytical Processing), zaprojektowany z myślą o Business Intelligence i analizie trendów, jest zoptymalizowany w celu „badania" zbiorów danych za pomocą pytań analitycznych przed zgłoszeniem wniosków płynących z analiz.
Dlaczego chmura obliczeniowa jest kluczowa dla przetwarzania danych
Wszystko sprowadza się do Big Data - te ogromne wolumeny mogą stać się problemem, a nie rozwiązaniem dla firmy, jeśli nie są zorganizowane i prawidłowo posortowane. Podczas gdy systemy starszej daty mają trudności z zarządzaniem tak ogromnymi zbiorami danych, cloud computing zmienił obraz przetwarzania danych na zawsze.
Firma może teraz scentralizować wszystkie swoje różne systemy na serwerze danych w chmurze, który jest w stanie zarządzać masowymi obciążeniami generowanymi przez Big Data. Dzięki temu eksperci zajmujący się danymi zyskują platformę i narzędzia potrzebne do gromadzenia istotnych informacji i analiz przy użyciu technologii, która jest szybsza, skalowalna i mniej kosztowna niż istniejące rozwiązania. Ponadto dzięki przetwarzaniu danych można wdrożyć kompleksowe systemy zarządzania ich cyklem życia, a także solidne procesy tworzenia kopii zapasowych.
OVHcloud i Data Processing
Oprócz dostarczania szerokiej gamy rozwiązań do przechowywania danych, OVHcloud oferuje najlepsze w swojej klasie rozwiązania machine learning oraz usługi analityki danych zaprojektowane do przetwarzania zbiorów danych przy minimalnym wysiłku, a jednocześnie pomaga tworzyć użyteczne informacje, które pomagają w lepszym zarządzaniu biznesem i jego rozwojem.
