(i) DP: näyttökuva
DP on lyhenne sanoista Display Picture. Se edustaa valokuvaa, jota käytetään yleensä lataamiseen sosiaalisen verkostoitumisen sivustoille, kuten Facebook, Twitter, Tumblr jne.
Näytä kuva voidaan määritellä seuraavasti: 'Korostettu kuva yhdestä henkilöstä sosiaalisessa mediassa tai muussa Internet-chat-profiilissa edustamaan hänen visuaalista identiteettiään.' Se tunnetaan myös profiilikuvana, mutta koska se ei kuvaa profiiliasi, useimmat ihmiset kutsuvat sitä mieluummin näyttökuvaksi (DP).
Voit myös rajata, muuttaa kontrastia ja kirkkautta, muuttaa näytön kuvan taustaa jne.
(ii) DP: Tietojenkäsittely
Tietojenkäsittely On tekniikka, joka käyttää tietokoneohjelmistoa tietojen järjestämiseen ja käsittelemiseen , yleensä suuri määrä numeerista tietoa. Sitä käytetään myös tietojen hallintaan, analysointiin, laskemiseen, käsittelyyn ja tallentamiseen. Yksinkertaisesti sanottuna se on raakatiedon muuntamista merkityksellisiksi tiedoiksi prosessin avulla, joka sisältää tietokonejärjestelmiä, ohjelmistoja jne.
Yleensä organisaatiot käyttävät tietokonejärjestelmiä ja ohjelmistoja suorittaakseen useita toimintoja tiedon saamiseksi käsittelemällä raakadataa. Informatiivinen tulos esitetään kaavioiden, raporttien ja grafiikoiden jne. muodossa. Markkinoilla on suuri määrä ohjelmistoja tietojen käsittelyyn. Jotkut niistä ovat MS Word, PowerPoint, MS Excel jne.
Tietojen käsittely sisältää joitain prosesseja, kuten:
Validointi: Tämä prosessi varmistaa, että toimitetut tiedot ovat puhtaita, oikeita ja hyödyllisiä.
Lajittelu: Sitä käytetään kohteiden järjestämiseen nousevaan tai laskevaan järjestykseen.
muurahainen vs maven
Yhteenveto: Sitä käytetään yksityiskohtien vähentämiseen tärkeimpiin kohtiin.
Aggregointi: Sitä käytetään useiden tietojen yhdistämiseen.
Analyysi: Se hyödyntää erikoistuneita ja erittäin tarkkoja algoritmeja ja tilastollisia laskelmia.
Luokittelu: Sitä käytetään tietojen erottamiseen eri luokkiin.
Tietojen käsittely sisältää joitain prosesseja:
Validointi: Tämä prosessi varmistaa, että toimitetut tiedot ovat puhtaita, oikeita ja hyödyllisiä.
Lajittelu: Sitä käytetään kohteiden järjestämiseen johonkin järjestykseen, nousevaan tai laskevaan järjestykseen.
Yhteenveto: Sitä käytetään supistamaan yksityiskohtaiset tiedot sen pääkohtiin.
Aggregointi: Sitä käytetään useiden tietojen yhdistämiseen.
Analyysi: Se hyödyntää erikoistuneita ja erittäin tarkkoja algoritmeja ja tilastollisia laskelmia.
java lukea csv-tiedostoa
Luokittelu: Sitä käytetään tietojen erottamiseen eri luokkiin.
Erilaisia tietojenkäsittelyesimerkkejä
Olimmepa tietoisia siitä tai emme, tietojenkäsittelyä tapahtuu joka päivä. Tässä on joitain tapauksia tietojenkäsittelystä todellisessa maailmassa:
- Osakekauppaohjelma, joka luo yksinkertaisen kaavion miljoonista osaketietopisteistä.
- Verkkokauppias käyttää asiakkaiden hakuhistoriaa ehdottaakseen heille liittyviä tuotteita.
- Digitaalinen markkinointiyritys suunnittelee paikkakohtaisia mainoksia käyttämällä kuluttajien demografisia tietoja.
- Itseajavat autot käyttävät reaaliaikaisia anturitietoja tunnistaakseen muut tiellä olevat ajoneuvot ja jalankulkijat.
Tietojen käsittely Analyticsiin
Big data muuttaa tapaamme, jolla me kaikki harjoitamme liiketoimintaa. Nykyään määritellyn ja tehokkaan tietojenkäsittelystrategian käyttäminen on välttämätöntä joustavuuden ja kilpailukyvyn kannalta. Tietojenkäsittelyn kuusi prosessia säilyvät ennallaan, mutta pilven ansiosta teknologia on ottanut valtavia harppauksia, jotka ovat johtaneet tähän mennessä kehittyneimpiin, tehokkaimpiin ja nopeimpiin tietojenkäsittelytekniikoihin.
Tietojenkäsittelytekniikat
Mekaaninen, sähköinen ja manuaalinen tietojenkäsittely ovat kolme pääluokkaa.
Tietojen manuaalinen käsittely: Tällaisten tietojen käsittelyyn käytetään käsityötä. Koko tiedonkeruu, suodatus, lajittelu, laskeminen ja muut loogiset toiminnot suoritetaan manuaalisesti ilman muita teknisiä laitteita tai automatisoituja ohjelmistoja. Se on halpa lähestymistapa, joka vaatii vähän tai ei ollenkaan laitteita, mutta sillä on haittoja, kuten korkeat työvoimakustannukset, korkea virheiden määrä ja pitkä käsittelyaika.
Automaattinen tietojenkäsittely: Tietoja käsitellään mekaanisesti työkalujen ja koneiden avulla. Yksinkertaiset välineet, kuten laskimet, kirjoituskoneet, painokoneet jne., voivat kuulua tähän luokkaan. Tällä lähestymistavalla voidaan suorittaa yksinkertaisia tietojenkäsittelytoimia. Vaikka siinä on paljon vähemmän vikoja kuin ihmisten tietojenkäsittelyssä, kasvava datamäärä on tehnyt tästä lähestymistavasta entistä haastavampaa.
Tietokoneistettu tietojenkäsittely: Tietojenkäsittelyohjelmistoja ja -algoritmeja hyödyntäen dataa käsitellään nykytekniikalla. Ohjelmistolle annetaan joukko ohjeita, jotta se voi käsitellä tietoja ja tuottaa tuloksia. Vaikka tämä lähestymistapa on kallein, se tarjoaa parhaan luotettavuuden ja tarkkuuden sekä nopeimmat käsittelyajat.
Tietojenkäsittely tulevaisuudessa
Pilvi on paikka, jossa tietojenkäsittely tulee olemaan tulevaisuudessa. Nykyiset sähköiset tietojenkäsittelytekniikat ovat käteviä, mutta pilviteknologia lisää niiden nopeutta ja tehokkuutta. Jokainen organisaatio voi hyödyntää enemmän dataa ja saada enemmän oivalluksia, jos tiedot ovat nopeampia ja laadukkaampia.
Yritykset näkevät merkittäviä etuja, kun iso data siirtyy pilveen. Yrityksillä on nyt mahdollisuus yhdistää kaikki alustansa yhdeksi, mukautuvaksi ratkaisuksi big data pilviteknologian ansiosta. Kun ohjelmistoa kehitetään ja päivitetään, pilvilaskentatekniikka yhdistää saumattomasti uutta ja vanhaa (kuten se usein tekee big data -ympäristössä).
Pilvitietojen käsittelyn edut eivät rajoitu suuriin yrityksiin. Pienet yritykset voivat todella hyötyä paljon itse. Mahdollisuuden kehittää ja tehostaa ominaisuuksia liiketoiminnan laajentuessa tarjoavat pilvialusto, jotka voivat olla kohtuuhintaisia. Se mahdollistaa yritysten kasvun ilman, että niiden tarvitsee käyttää paljon rahaa.