Fase dell'elaborazione dei dati:
1. Collezione dati: Questo è il passaggio iniziale in cui i dati vengono raccolti da varie fonti. Può implicare:
* Input manuale: I dati vengono inseriti manualmente in un sistema.
* Input automatico: I dati vengono raccolti automaticamente tramite sensori, dispositivi o moduli online.
* Scansione: I documenti sono scansionati e digitalizzati per l'elaborazione.
* Web rashing: I dati vengono estratti dai siti Web.
2. Convalida dei dati: Questa fase garantisce l'accuratezza e la completezza dei dati raccolti. Implica il controllo di errori, incoerenze e valori mancanti.
3. Pulutazione dei dati: Questo passaggio prevede la correzione degli errori, la trasformazione dei dati in un formato coerente e la gestione di valori mancanti. Ciò rende i dati utilizzabili per ulteriori elaborazioni e analisi.
4. Trasformazione dei dati: I dati vengono manipolati, ristrutturati e convertiti in una forma più adatta per l'analisi. Questo può comportare:
* Aggregazione: Combinando più punti dati nelle statistiche di riepilogo.
* Normalizzazione: Ridimensionamento dei valori dei dati a un intervallo specifico.
* Codifica: Convertire i dati categorici in valori numerici.
5. Analisi dei dati: Questa fase prevede l'estrazione di approfondimenti significativi dai dati. Può implicare:
* Analisi descrittiva: Riassumendo i dati utilizzando statistiche e visualizzazioni.
* Analisi predittiva: Costruire modelli per prevedere le tendenze future.
* Analisi prescrittiva: Raccomandare azioni basate sull'analisi dei dati.
6. Output dei dati: La fase finale prevede la presentazione dei dati elaborati in un formato utilizzabile, come report, dashboard o visualizzazioni.
Tipi di elaborazione dei dati:
* Elaborazione batch: I dati vengono elaborati in grandi lotti a intervalli programmati. Ciò è adatto a attività come l'elaborazione dei salari o la generazione di report mensili.
* Elaborazione in tempo reale: I dati vengono elaborati non appena vengono ricevuti, senza alcun ritardo. Questo è cruciale per applicazioni come il rilevamento di frodi online o il trading azionario.
* Elaborazione delle transazioni online (OLTP): Progettato per gestire le transazioni in tempo reale e aggiornare immediatamente i dati.
* Elaborazione analitica online (OLAP): Si concentra su query complesse e analisi dei dati per il processo decisionale.
* Elaborazione dei dati cloud: I dati vengono elaborati nel cloud, sfruttando la scalabilità e la flessibilità del cloud computing.
* Elaborazione dei dati distribuiti: I dati vengono elaborati su più computer, migliorando le prestazioni e la scalabilità.
* Elaborazione parallela: I dati sono divisi in parti più piccole e elaborati contemporaneamente su più processori.
Altri aspetti importanti:
* Sicurezza dei dati: Garantire la riservatezza, l'integrità e la disponibilità dei dati durante il processo di elaborazione.
* Governance dei dati: Definizione di politiche e procedure per la gestione dei dati, inclusi la qualità dei dati, il controllo degli accessi e la conformità.
* Visualizzazione dei dati: Presentazione di dati elaborati in formati visivamente accattivanti per facilitare la comprensione e le intuizioni.
Comprendendo le varie fasi, tipi e aspetti dell'elaborazione dei dati, è possibile gestire efficacemente i dati e ottenere preziose approfondimenti per supportare le decisioni aziendali.
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