მონაცემთა დამუშავების მეთოდები

სამყაროში საუკეთესო მონაცემები არ არის სასარგებლო, თუ არ არის დამუშავებული. მონაცემთა დამუშავება ეხება მეთოდებს, რომლებიც იღებენ ნედლეულ მონაცემებს და აქცევენ მათ გამოსაყენებელ ინფორმაციად. ქაღალდს და ფანქარს შეუძლია იმუშაოს, მაგრამ 21-ე საუკუნეში მონაცემთა ანალიზი ჩვეულებრივ კომპიუტერებს ეყრდნობა. მონაცემების კომპიუტერით დასამუშავებლად, ჯერ უნდა შეგროვდეს, შეამოწმოს სიზუსტე და შევიდეს კომპიუტერში.

ჯგუფური დამუშავება არის გრუნტი, მონაცემთა დამუშავების უმარტივესი ფორმა. ეს სასარგებლოა, როდესაც ორგანიზაციას აქვს დიდი მოცულობის მონაცემები, რომლებიც შეიძლება დაიყოს ერთ ან ორ კატეგორიად. მაგალითად, მაღაზიას შეუძლია თავისი ტრანზაქციების პარტიული დამუშავება დღის ან კვირის ბოლოს და შედეგების სათაო ოფისში გაგზავნა. თუ ინფორმაცია არ უნდა განახლდეს ყოველი ცვლილებისთვის, სერიული დამუშავება საკმარისად სწრაფია.

ზოგჯერ სერიული დამუშავება საკმარისად სწრაფი არ არის. რეალურ დროში დამუშავების მეთოდები ამუშავებს მონაცემებს, როდესაც ის მოითხოვს მყისიერ შემობრუნებას. მაგალითად, თუ ვინმე ყიდულობს ავიაბილეთს ან გააუქმებს ჯავშანს, ავიაკომპანიამ დაუყოვნებლივ უნდა განაახლოს თავისი ჩანაწერები. რადარის სისტემამ უნდა მისცეს თავის ოპერატორს დაუყოვნებელი გამოხმაურება იმის შესახებ, თუ რას აღმოაჩენს; ბანკომატმა დროულად უნდა დაამუშავოს თქვენი მოთხოვნა ფულის შესახებ. სადაც სერიული დამუშავება ამუშავებს მონაცემთა დიდ დატვირთვას განსაზღვრულ დროს, რეალურ დროში დამუშავება უწყვეტია.

მონაცემთა მოპოვება იღებს მონაცემებს მრავალი წყაროდან და აუზიდან და აერთიანებს მათ კორელაციების მოსაძებნად. მაგალითად, სასურსათო ქსელს შეუძლია გააანალიზოს მომხმარებლების შესყიდვები და აღმოაჩინოს, რომ მომხმარებლები, რომლებიც ყიდულობენ მარცვლეულს, ხშირად ყიდულობენ ბანანს. ქსელს შეუძლია გამოიყენოს ეს ინფორმაცია გაყიდვების გასაზრდელად, შესაძლოა, მარცვლეულთან ახლოს ბანანის განთავსებით, რათა წაახალისოს მეტი ერთობლივი შესყიდვები. ქსელს ასევე შეუძლია თვალყური ადევნოს რომელი ნივთები იყიდება უკეთესად, როდესაც მაღაზია გთავაზობთ კუპონებს ან ახორციელებს გაყიდვებს.

სტატისტიკური დამუშავება გულისხმობს მძიმე რიცხვის შეკუმშვას. კომპანიას, რომელმაც იცის, რომ პარასკევს დაკავებულია, შეუძლია გამოიყენოს სტატისტიკური დამუშავება სხვადასხვა ცვლადის ეფექტის გამოსათვლელად. ზოგიერთი აჩქარება შეიძლება გამოწვეული იყოს მომხმარებლების მიერ, მაგალითად, ბოლო წუთების მოთხოვნით, ხოლო მეორე ნაწილი შეიძლება იყოს თანამშრომლების გათავისუფლების შედეგი კვირის დასაწყისში. მიზეზის ცოდნა კომპანიას ეხმარება გაუმკლავდეს ჩქარობას. სტატისტიკა ასევე აადვილებს სხვადასხვა ზომის კომპანიების ან სხვადასხვა ზომის ქალაქების მონაცემების შედარებას.