Metode obrade podataka

Najbolji podaci u svemiru nisu od velike koristi ako nisu obrađeni. Obrada podataka odnosi se na metode koje uzimaju neobrađene podatke i pretvaraju ih u upotrebljive informacije. Papir i olovka mogu funkcionirati, ali u 21. stoljeću analiza podataka obično se oslanja na računala. Da bi se podaci obradili računalom, potrebno ih je prikupiti, provjeriti njihovu točnost i prvo unijeti u računalo.

Skupna obrada

Skupna obrada je grubi rad, najjednostavniji oblik obrade podataka. Korisno je kada organizacija ima veliku količinu podataka koji se mogu grupirati u jednu ili dvije kategorije. Trgovina, na primjer, može grupno obraditi svoje transakcije na kraju dana ili tjedna, šaljući rezultate u glavni ured. Ako se informacije ne moraju ažurirati za svaku promjenu, skupna obrada je dovoljno brza.

Obrada u stvarnom vremenu

Ponekad skupna obrada nije dovoljno brza. Metode obrade u stvarnom vremenu obrađuju podatke kada to zahtijeva trenutni preokret. Na primjer, ako netko kupi zrakoplovnu kartu ili otkaže rezervaciju, zrakoplovna tvrtka mora odmah ažurirati svoju evidenciju. Radarski sustav mora operateru odmah dati povratnu informaciju o onome što otkrije; bankomat mora odmah obraditi vaš zahtjev za novcem. Tamo gdje skupna obrada obrađuje velika opterećenja podataka u određeno vrijeme, obrada u stvarnom vremenu je kontinuirana.

Rudarstvo podataka

Data mining uzima podatke iz više izvora i skupova te ih kombinira radi traženja korelacija. Na primjer, lanac trgovine mješovitom robom može analizirati kupnje kupaca i otkriti da kupci koji kupuju žitarice često kupuju banane uz to. Lanac može iskoristiti tu informaciju za povećanje prodaje, možda stavljanjem banana blizu žitarica kako bi potaknuo više zajedničkih kupnji. Lanac također može pratiti koji se artikli bolje prodaju kada trgovina nudi kupone ili zadržava rasprodaje.

Statistička obrada

Statistička obrada uključuje ozbiljno drobljenje brojeva. Tvrtka koja zna da je petkom zaposlena može koristiti statističku obradu za izračunavanje učinka različitih varijabli. Neki od žurbe mogu biti uzrokovani kupcima sa zahtjevima u zadnji tren, na primjer, dok bi drugi dio mogao biti rezultat zabušenosti zaposlenika ranije tijekom tjedna. Poznavanje uzroka pomaže tvrtki da se nosi s žurbom. Statistika također olakšava usporedbu podataka iz tvrtki različitih veličina ili gradova različitih veličina.