Metoder for databehandling

De beste dataene i universet er ikke mye nyttig hvis de ikke blir behandlet. Databehandling refererer til metoder som tar rådataene og gjør dem om til brukbar informasjon. Papir og blyant kan fungere, men i det 21. århundre er dataanalyse vanligvis avhengig av datamaskiner. For å behandle data med datamaskin, må de samles inn, kontrolleres for nøyaktighet og legges inn i datamaskinen først.

Batchbehandling er gryntarbeid, den enkleste formen for databehandling. Det er nyttig når en organisasjon har et stort datavolum som kan deles inn i én eller to kategorier. En butikk kan for eksempel batchbehandle transaksjonene sine på slutten av dagen eller uken, og sende resultatene til hovedkontoret. Hvis informasjonen ikke må oppdateres for hver endring, er batchbehandlingen rask nok.

Noen ganger er batch-behandlingen ikke rask nok. Sanntidsbehandlingsmetoder håndterer data når det krever en umiddelbar snuoperasjon. Hvis noen kjøper en flybillett eller kansellerer en reservasjon, for eksempel, må flyselskapet oppdatere postene sine umiddelbart. Et radarsystem må gi operatøren umiddelbar tilbakemelding på hva det oppdager; en minibank må behandle forespørselen din om penger umiddelbart. Der batchbehandling håndterer store mengder data til bestemte tider, er sanntidsbehandling kontinuerlig.

Data mining tar data fra flere kilder og bassenger og kombinerer det for å se etter korrelasjoner. En dagligvarekjede kan for eksempel analysere kundenes kjøp og oppdage at kunder som kjøper frokostblandinger ofte kjøper bananer. Den informasjonen kan kjeden bruke til å øke salget, kanskje ved å plassere bananer tett på frokostblandingen for å oppmuntre til flere felleskjøp. Kjeden kan også spore hvilke varer som selger bedre når butikken tilbyr kuponger eller holder utsalg.

Statistisk behandling innebærer tung tallknusing. En bedrift som vet at det er travelt på fredag ​​kan bruke statistisk behandling for å beregne effekten av ulike variabler. Noe av hastverket kan for eksempel skyldes kunder med forespørsler i siste liten, mens en annen del kan være et resultat av at ansatte slappet av tidligere i uken. Å kjenne årsaken hjelper selskapet med å takle hastverket. Statistikk gjør det også lettere å sammenligne data fra bedrifter med forskjellig størrelse eller byer av forskjellig størrelse.