データ処理の方法

宇宙で最高のデータは、処理されなければあまり役に立ちません。 データ処理とは、生データを取得して使用可能な情報に変換する方法を指します。 紙と鉛筆は機能しますが、21世紀では、データ分析は通常コンピューターに依存しています。 コンピューターでデータを処理するには、データを収集し、正確性をチェックして、最初にコンピューターに入力する必要があります。

バッチ処理は、データ処理の最も単純な形式である不平を言う作業です。 組織に、1つまたは2つのカテゴリにまとめることができる大量のデータがある場合に役立ちます。 たとえば、店舗では、1日の終わりまたは1週間の終わりにトランザクションをバッチ処理して、結果を本社に送信できます。 変更のたびに情報を更新する必要がない場合は、バッチ処理が十分に高速です。

バッチ処理が十分に高速でない場合があります。 リアルタイム処理メソッドは、瞬時のターンアラウンドが必要な場合にデータを処理します。 たとえば、誰かが航空券を購入したり予約をキャンセルしたりした場合、航空会社はその記録を即座に更新する必要があります。 レーダーシステムは、検出したものについてオペレーターに即座にフィードバックを提供する必要があります。 ATMはあなたのお金の要求を迅速に処理しなければなりません。 バッチ処理が指定された時間に大量のデータを処理する場合、リアルタイム処理は継続的です。

データマイニングは、複数のソースとプールからデータを取得し、それを組み合わせて相関関係を探します。 たとえば、食料品チェーンは顧客の購入を分析し、シリアルを購入する顧客がそれに合わせてバナナを購入することが多いことを発見する場合があります。 チェーンはその情報を使用して、おそらくシリアルの近くにバナナを配置して共同購入を促進することにより、売り上げを伸ばすことができます。 チェーンは、ストアがクーポンを提供したり、売り上げを保持したりするときに、どのアイテムがより売れるかを追跡することもできます。

統計処理には、大量の数値計算が含まれます。 金曜日が忙しいことを知っている会社は、統計処理を使用してさまざまな変数の効果を計算できます。 急いでいるのは、たとえば、土壇場でのリクエストを顧客が受けていることが原因である場合もあれば、週の初めに従業員が怠けていることが原因である場合もあります。 原因を知ることは、会社が急いで対処するのに役立ちます。 統計により、さまざまな規模の企業やさまざまな規模の都市のデータを簡単に比較することもできます。