Xử lý dữ liệu: Những kiến thức cơ bản không thể bỏ qua – VinBigData

Nghiên cứu của Domo ước tính 1,7 MB là lượng dữ liệu một người tạo ra trong một giây trên khoanh vùng phạm vi toàn thế giới năm 2020. Để khai thác triệt để thông tin và giá trị từ kho dữ liệu khổng lồ này, xử lý dữ liệu ( data processing ) là quy trình không hề thiếu. FriData tuần này sẽ mang đến cho những bạn góc nhìn cụ thể và tổng lực về xử lý dữ liệu, từ định nghĩa đến tiến trình, phân loại và giải pháp .

Xử lý dữ liệu là gì?

Dữ liệu ở dạng thô không đem lại nhiều giá trị có ích so với tổ chức triển khai / doanh nghiệp. Xử lý dữ liệu là giải pháp thu thập dữ liệu thô và chuyển nó thành thông tin hoàn toàn có thể sử dụng được. Sau khi tích lũy, dữ liệu lần lượt trải qua những bước lọc, sắp xếp, xử lý, nghiên cứu và phân tích, tàng trữ và sau đó được trình diễn ở định dạng hoàn toàn có thể đọc được. Quy trình này thường được triển khai bởi những nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu .

Xử lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng chiến lược kinh doanh và tăng cường lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có thể đọc được như đồ thị, biểu đồ và tài liệu, nhân sự trong toàn tổ chức có thể hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả.

Chu trình xử lý dữ liệu

Chu trình xử lý dữ liệu gồm có một loạt những bước trong đó dữ liệu thô ( nguồn vào ) được đưa vào một quá trình ( CPU ) nhằm mục đích tạo ra thông tin cụ thể có giá trị xu thế hành vi ( đầu ra ). Mỗi bước được triển khai theo một trình tự đơn cử, nhưng hàng loạt quy trình tiến độ được lặp lại theo chu kỳ luân hồi. Đầu ra của chu kỳ luân hồi tiên phong hoàn toàn có thể được tàng trữ và cung ứng làm đầu vào cho chu kỳ luân hồi tiếp theo .
Về cơ bản, quy trình xử lý dữ liệu gồm có 6 bước chính :

Bước 1: Thu thập

Thu thập dữ liệu thô là bước tiên phong của quy trình xử lý dữ liệu. Loại dữ liệu thô tích lũy được có ảnh hưởng tác động rất lớn đến hiệu quả đầu ra. Do đó, dữ liệu thô nên được chọn từ những nguồn xác lập và có tính đúng mực cao, để những phát hiện tiếp theo dựa trên đó thực sự có giá trị và dễ sử dụng. Dữ liệu thô hoàn toàn có thể gồm có số liệu tiền tệ, cookie website, báo cáo giải trình lãi / lỗ của một công ty, hành vi của người dùng, v.v.

Bước 2: Chuẩn bị

Chuẩn bị dữ liệu hay làm sạch dữ liệu là quy trình sắp xếp và lọc dữ liệu thô để vô hiệu những dữ liệu không thiết yếu và không đúng chuẩn. Quy trình này nhằm mục đích tìm ra thực trạng lỗi, trùng lặp, đo lường và thống kê sai hoặc thiếu dữ liệu, từ đó quy đổi dữ liệu thành định dạng tương thích để thực thi nghiên cứu và phân tích và xử lý thêm. Mục đích của sẵn sàng chuẩn bị dữ liệu là bảo vệ rằng chỉ dữ liệu chất lượng cao nhất mới được đưa vào đơn vị chức năng xử lý .

Bước 3: Nhập liệu

Trong bước này, dữ liệu thô được quy đổi thành dạng máy hoàn toàn có thể đọc được và đưa vào đơn vị chức năng xử lý. Nhập liệu hoàn toàn có thể được triển khai bằng tay thủ công hoặc trải qua máy quét và những thiết bị mưu trí khác .

Bước 4: Xử lý dữ liệu

Trong bước này, dữ liệu thô được xử lý bằng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để tạo kết quả đầu ra mong muốn. Phương pháp xử lý dữ liệu có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn dữ liệu đang được xử lý (hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu trực tuyến, thiết bị kết nối, v.v.) và mục đích sử dụng đầu ra.

Bước 5: Xuất dữ liệu

Dữ liệu ở đầu cuối được truyền tải và hiển thị tới người dùng ở dạng hoàn toàn có thể đọc được như đồ thị, bảng, tệp vectơ, âm thanh, video, tài liệu, v.v. Kết quả đầu ra này hoàn toàn có thể được tàng trữ và liên tục xử lý trong chu kỳ luân hồi tiếp theo .

Bước 6: Lưu trữ

Bước sau cuối của quy trình xử lý dữ liệu là tàng trữ, nơi dữ liệu và siêu dữ liệu được giữ lại để tái sử dụng. Điều này được cho phép triển khai việc truy vấn và truy xuất thông tin nhanh gọn bất kỳ khi nào cần, đồng thời tận dụng nó làm đầu vào trực tiếp cho quy trình xử lý dữ liệu tiếp theo .

Phân loại xử lý dữ liệu

Có nhiều kiểu xử lý dữ liệu khác nhau dựa trên nguồn dữ liệu và những bước triển khai. Thực tế, không có chiêu thức nào là “ one-size-fits-all ”, tương thích với tổng thể những trường hợp sử dụng .

Phân loại	Cách dùng
Xử lý hàng loạt	Dữ liệu được thu thập và xử lý theo lô. Phương pháp này thường áp dụng cho một lượng lớn dữ liệu.
Xử lý thời gian thực	Dữ liệu được xử lý trong vòng vài giây ngay sau thao tác nhập liệu. Phương pháp này có thể áp dụng cho dữ liệu quy mô nhỏ.
Đa xử lý	Dữ liệu được chia nhỏ thành các khung và được xử lý bằng hai hoặc nhiều CPU trong một hệ thống máy tính. Phương pháp này còn được gọi là xử lý song song.
Xử lý trực tuyến	Dữ liệu được tự động đưa vào CPU ngay khi có sẵn. Phương pháp này thường áp dụng để xử lý dữ liệu liên tục.
Time-sharing	Phân bổ tài nguyên máy tính và dữ liệu theo thời gian cho nhiều người dùng đồng thời.

Xử lý dữ liệu: các loại phổ biến và trường hợp sử dụng

Phương pháp xử lý dữ liệu

Có ba chiêu thức xử lý dữ liệu chính – thủ công, cơ học và điện tử .

Xử lý dữ liệu thủ công

Trong giải pháp này, dữ liệu được xử lý bằng tay thủ công. Toàn bộ quy trình thu thập dữ liệu, lọc, sắp xếp, giám sát và nghiên cứu và phân tích đều được thực thi với sự can thiệp của con người mà không sử dụng bất kể thiết bị điện tử hay ứng dụng tự động hóa nào khác. Đây là một giải pháp ngân sách thiết bị thấp nhưng sai số cao, ngân sách nhân công cao và mất nhiều thời hạn .

Xử lý dữ liệu cơ học

Dữ liệu được xử lý một cách cơ học trải qua việc sử dụng những thiết bị và máy móc. Chúng hoàn toàn có thể gồm có những thiết bị đơn thuần như máy tính, máy đánh chữ, máy in, … Một số thao tác xử lý dữ liệu đơn thuần hoàn toàn có thể được triển khai với giải pháp này. Xử lý cơ học ít lỗi hơn nhiều so với xử lý dữ liệu bằng tay thủ công, nhưng sự ngày càng tăng của dữ liệu đã làm cho giải pháp này trở nên phức tạp và khó khăn vất vả hơn .

Xử lý dữ liệu điện tử

Dữ liệu được xử lý bằng công nghệ tiên tiến tân tiến sử dụng ứng dụng và chương trình xử lý dữ liệu. Phương pháp này tốn kém nhất nhưng vận tốc xử lý nhanh nhất với độ đáng tin cậy và độ đúng mực cao nhất của tác dụng đầu ra .

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học