Методе обраде података

Најбољи подаци у универзуму немају много користи ако се не обрађују. Обрада података се односи на методе које узимају сирове податке и претварају их у употребљиве информације. Папир и оловка могу да раде, али у 21. веку анализа података се обично ослања на рачунаре. Да би се подаци обрађивали рачунаром, потребно их је прикупити, проверити на тачност и прво унети у рачунар.

Батцх обрада је грунт рад, најједноставнији облик обраде података. Корисно је када организација има велику количину података који се могу групирати у једну или две категорије. Продавница, на пример, може групно да обрађује своје трансакције на крају дана или недеље, шаљући резултате у централу. Ако информације не морају да се ажурирају за сваку промену, групна обрада је довољно брза.

Понекад групна обрада није довољно брза. Методе обраде у реалном времену обрађују податке када то захтева тренутни преокрет. На пример, ако неко купи авионску карту или откаже резервацију, авио-компанија мора одмах да ажурира своју евиденцију. Радарски систем мора свом оператеру дати тренутну повратну информацију о томе шта детектује; банкомат мора одмах да обради ваш захтев за новац. Тамо где групна обрада обрађује велике количине података у одређеним временима, обрада у реалном времену је континуирана.

Ископавање података узима податке из више извора и скупова и комбинује их да би се пронашле корелације. На пример, ланац прехрамбених производа може анализирати куповину купаца и открити да купци који купују житарице често купују банане уз њих. Ланац може користити те информације да повећа продају, можда тако што ће банане ставити близу житарица како би подстакао више заједничких куповина. Ланац такође може да прати који артикли се боље продају када продавница нуди купоне или одржава продају.

Статистичка обрада укључује тешко крцкање бројева. Компанија која зна да је заузета у петак може користити статистичку обраду да израчуна ефекат различитих варијабли. На пример, део журбе може бити последица купаца са захтевима у последњем тренутку, док би други део могао бити резултат опуштања запослених раније током недеље. Познавање узрока помаже компанији да се носи са журбом. Статистика такође олакшава упоређивање података из компанија различите величине или градова различите величине.