(i) DP: הצג תמונה
DP ראשי תיבות של Display Picture. זה מייצג תמונה המשמשת בדרך כלל להעלאה באתר רשת חברתית כמו פייסבוק, טוויטר, טאמבלר וכו'.
הצג תמונה ניתן להגדיר כך: 'תמונה מודגשת של אדם אחד במדיה חברתית או בפרופיל צ'אט אחר באינטרנט כדי לייצג את זהותו החזותית'. היא ידועה גם כתמונת פרופיל, אך מכיוון שהיא אינה מציגה את הפרופיל שלך, רוב האנשים מעדיפים לקרוא לה Display Picture (DP).
ניתן גם לחתוך, לשנות ניגודיות ובהירות, לשנות את הרקע של תמונת התצוגה וכו'.
(ii) DP: עיבוד נתונים
עיבוד נתונים הוא טכניקה המשתמשת בתוכנת מחשב כדי לארגן ולתפעל נתונים , בדרך כלל כמות גדולה של נתונים מספריים. הוא משמש גם לניהול, ניתוח, חישוב, עיבוד ואחסון נתונים. במילים פשוטות, מדובר בהמרה של נתונים גולמיים למידע משמעותי באמצעות תהליך הכולל מערכות מחשב, תוכנות וכו'.
בדרך כלל, ארגונים משתמשים במערכות מחשב ובתוכנות כדי לבצע סדרה של פעולות כדי להשיג מידע על ידי עיבוד נתונים גולמיים. הפלט האינפורמטיבי מוצג בצורה של דיאגרמות, דוחות וגרפיקה וכו'. יש מספר רב של תוכנות זמינות בשוק לעיבוד הנתונים. חלקם הם MS Word, PowerPoint, MS Excel וכו'.
עיבוד נתונים כולל כמה תהליכים כמו:
מַתַן תוֹקֵף: תהליך זה מבטיח שהנתונים המסופקים נקיים, נכונים ושימושיים.
מִיוּן: הוא משמש לסידור פריטים ברצף כלשהו בעלייה או יורדת.
לפתוח קובץ עם java
סיכום: הוא משמש לצמצום נתוני פירוט לנקודות העיקריות שלו.
צבירה: הוא משמש לשילוב פיסות נתונים מרובות.
אָנָלִיזָה: הוא עושה שימוש באלגוריתמים מיוחדים ומדויקים ביותר ובחישובים סטטיסטיים.
מִיוּן: הוא משמש להפרדת נתונים בקטגוריות שונות.
עיבוד נתונים כולל כמה תהליכים:
מַתַן תוֹקֵף: תהליך זה מבטיח שהנתונים המסופקים נקיים, נכונים ושימושיים.
מִיוּן: הוא משמש לסידור פריטים ברצף כלשהו, עולה או יורד.
סיכום: הוא משמש לצמצום נתונים מפורטים לנקודות העיקריות שלו.
הוסף במערך java
צבירה: הוא משמש לשילוב פיסות נתונים מרובות.
אָנָלִיזָה: הוא עושה שימוש באלגוריתמים מיוחדים ומדויקים ביותר ובחישובים סטטיסטיים.
מִיוּן: הוא משמש להפרדת נתונים לקטגוריות שונות.
דוגמאות שונות לעיבוד נתונים
בין אם אנו מודעים לכך או לא, עיבוד הנתונים מתרחש מדי יום. הנה כמה מקרים של עיבוד נתונים בעולם האמיתי:
- תוכנית מסחר במניות שיוצרת גרף פשוט ממיליוני נקודות נתונים של מניות.
- היסטוריית החיפוש של לקוחות משמשת קמעונאי מקוון כדי להציע להם מוצרים קשורים.
- חברת שיווק דיגיטלי מתכננת מודעות ספציפיות למיקום תוך שימוש במידע דמוגרפי על צרכנים.
- נתוני חיישן בזמן אמת משמשים מכוניות בנהיגה עצמית כדי לזהות כלי רכב אחרים והולכי רגל על הכביש.
עיבוד נתונים ל-Analytics
ביג דאטה משנה את האופן שבו כולנו עושים עסקים. כיום, אסטרטגיית עיבוד נתונים מוגדרת ויעילה היא חיונית כדי להיות גמיש ותחרותי. ששת התהליכים של עיבוד הנתונים יישארו זהים, אך הודות לענן, הטכנולוגיה עשתה צעדים אדירים שהביאו לטכניקות עיבוד הנתונים המתוחכמות, היעילות והמהירות ביותר עד כה.
טכניקות לעיבוד נתונים
עיבוד נתונים מכני, חשמלי וידני הן שלוש הקטגוריות העיקריות.
עיבוד ידני של נתונים: עבודה ידנית משמשת לעיבוד נתונים מסוג זה. כל התהליך של איסוף נתונים, סינון, מיון, מחשוב ופעולות לוגיות אחרות מתבצע באופן ידני ללא שימוש בכל מכשיר טכני אחר או תוכנה אוטומטית. זוהי גישה זולה שדורשת מעט ציוד, אך יש לה חסרונות, כולל עלויות עבודה גבוהות, שיעורי טעויות גבוהים וזמן עיבוד ארוך.
עיבוד נתונים אוטומטי: הנתונים מעובדים באופן מכני באמצעות כלים ומכונות. מכשירים פשוטים כמו מחשבונים, מכונות כתיבה, מכונות דפוס וכו' עשויים להיכלל בקטגוריה זו. עם גישה זו, ניתן להשלים פעילויות עיבוד נתונים פשוטות. למרות שיש לו הרבה פחות תקלות מעיבוד נתונים אנושיים, כמות הנתונים ההולכת וגדלה הפכה את הגישה הזו למאתגרת יותר.
עיבוד נתונים ממוחשב: באמצעות תוכנות ואלגוריתמים לעיבוד נתונים, הנתונים מעובדים תוך שימוש בטכנולוגיה עכשווית. ערכת הנחיות מסופקת לתוכנה כך שהיא עשויה לעבד את הנתונים ולספק תוצאות. למרות שגישה זו היא היקרה ביותר, היא מציעה את התוצאה עם המהימנות והדיוק הטובים ביותר, יחד עם זמני העיבוד המהירים ביותר.
עיבוד נתונים בעתיד
הענן הוא המקום שבו עיבוד הנתונים יהיה בעתיד. טכניקות עיבוד נתונים אלקטרוניות עדכניות נוחות, אך טכנולוגיית הענן מגבירה את המהירות והיעילות שלהן. כל ארגון יכול לנצל יותר נתונים ולרכוש תובנות מעוררות תובנות אם הנתונים מהירים ואיכותיים יותר.
עסקים רואים יתרונות משמעותיים כאשר נתונים גדולים עוברים לענן. לעסקים יש כעת אפשרות לשלב את כל הפלטפורמות שלהם לפתרון יחיד וניתן להתאמה הודות לטכנולוגיית ענן הנתונים הגדולים. כאשר תוכנה מתפתחת ומתעדכנת, טכנולוגיית מחשוב הענן משלבת בצורה חלקה את החדש עם הישן (כפי שהיא עושה לעתים קרובות בסביבת הביג דאטה).
היתרונות של עיבוד נתונים בענן אינם מוגבלים לתאגידים גדולים. עסקים קטנים עשויים להרוויח הרבה בעצמם. היכולת לפתח ולשפר יכולות ככל שהעסק מתרחב מסופקת על ידי פלטפורמות ענן, שעשויות להיות במחיר סביר. זה מאפשר לחברות לצמוח מבלי להוציא הרבה כסף.