(i) DP: displeja attēls
DP apzīmē displeja attēlu. Tas attēlo fotoattēlu, ko parasti izmanto, lai augšupielādētu sociālo tīklu vietnē, piemēram, Facebook, Twitter, Tumblr utt.
Parādīt attēlu var definēt kā: 'Izcelts vienas personas attēls sociālajos medijos vai citā interneta tērzēšanas profilā, lai attēlotu viņa vizuālo identitāti.' To sauc arī par profila attēlu, taču, tā kā tas neattēlo jūsu profilu, lielākā daļa cilvēku to izvēlas saukt par displeja attēlu (DP).
Varat arī apgriezt, mainīt kontrastu un spilgtumu, mainīt displeja attēla fonu utt.
(ii) DP: datu apstrāde
Datu apstrāde ir paņēmiens, kas izmanto datoru programmatūru, lai organizētu un apstrādātu datus , parasti liels skaitlisku datu apjoms. To izmanto arī, lai pārvaldītu, analizētu, aprēķinātu, apstrādātu un uzglabātu datus. Vienkāršiem vārdiem sakot, tā ir neapstrādātu datu pārvēršana jēgpilnā informācijā, izmantojot procesu, kas ietver datorsistēmas, programmatūru utt.
Parasti organizācijas izmanto datorsistēmas un programmatūru, lai veiktu vairākas darbības, lai iegūtu informāciju, apstrādājot neapstrādātus datus. Informatīvā izvade tiek parādīta diagrammu, atskaišu un grafiku uc veidā. Tirgū ir pieejams liels skaits programmatūras datu apstrādei. Daži no tiem ir MS Word, PowerPoint, MS Excel utt.
Datu apstrāde ietver dažus procesus, piemēram:
Validācija: Šis process nodrošina, ka sniegtie dati ir tīri, pareizi un noderīgi.
Šķirošana: To izmanto, lai sakārtotu vienumus noteiktā secībā augošā vai dilstošā secībā.
faktoriāls c
Kopsavilkums: To izmanto, lai detalizētus datus samazinātu līdz galvenajiem punktiem.
Apkopošana: To izmanto, lai apvienotu vairākus datu elementus.
Analīze: Tas izmanto specializētus un ļoti precīzus algoritmus un statistikas aprēķinus.
Klasifikācija: To izmanto, lai atdalītu datus dažādās kategorijās.
Datu apstrāde ietver dažus procesus:
Validācija: Šis process nodrošina, ka sniegtie dati ir tīri, pareizi un noderīgi.
Šķirošana: To izmanto, lai sakārtotu vienumus noteiktā secībā, augošā vai dilstošā secībā.
Kopsavilkums: To izmanto, lai detalizētus datus samazinātu līdz galvenajiem punktiem.
Apkopošana: To izmanto, lai apvienotu vairākus datu elementus.
Analīze: Tas izmanto specializētus un ļoti precīzus algoritmus un statistikas aprēķinus.
1 no 1000.00
Klasifikācija: To izmanto, lai sadalītu datus dažādās kategorijās.
Dažādi datu apstrādes piemēri
Neatkarīgi no tā, vai mēs to apzināmies vai nē, datu apstrāde notiek katru dienu. Šeit ir daži datu apstrādes gadījumi reālajā pasaulē:
- Akciju tirdzniecības programma, kas izveido vienkāršu grafiku no miljoniem akciju datu punktu.
- Tiešsaistes mazumtirgotājs izmanto klientu meklēšanas vēsturi, lai ieteiktu viņiem saistītas preces.
- Digitālā mārketinga firma plāno konkrētai vietai atbilstošas reklāmas, izmantojot demogrāfisko informāciju par patērētājiem.
- Reāllaika sensoru datus izmanto pašbraucošas automašīnas, lai atpazītu citus transportlīdzekļus un gājējus uz ceļa.
Datu apstrāde pakalpojumā Analytics
Lielie dati maina to, kā mēs visi veicam uzņēmējdarbību. Mūsdienās, lai būtu elastīga un konkurētspējīga, svarīga ir noteikta, efektīva datu apstrādes stratēģija. Seši datu apstrādes procesi paliks nemainīgi, taču, pateicoties mākonim, tehnoloģija ir guvusi milzīgus soļus, kas ir radījuši līdz šim vissarežģītākās, efektīvākās un ātrākās datu apstrādes metodes.
Datu apstrādes metodes
Mehāniskā, elektriskā un manuālā datu apstrāde ir trīs galvenās kategorijas.
Manuāla datu apstrāde: Šāda veida datu apstrādei tiek izmantots roku darbs. Viss datu vākšanas, filtrēšanas, šķirošanas, skaitļošanas un citu loģisko darbību process tiek veikts manuāli, neizmantojot citus tehniskos aparātus vai automatizētu programmatūru. Tā ir lēta pieeja, kurai ir nepieciešams maz aprīkojuma, taču tai ir trūkumi, tostarp augstas darbaspēka izmaksas, augsts kļūdu līmenis un ilgs apstrādes laiks.
Automatizēta datu apstrāde: Dati tiek apstrādāti mehāniski, izmantojot instrumentus un iekārtas. Šajā kategorijā var tikt iekļauti vienkārši instrumenti, piemēram, kalkulatori, rakstāmmašīnas, iespiedmašīnas utt. Izmantojot šo pieeju, var pabeigt vienkāršas datu apstrādes darbības. Lai gan tai ir daudz mazāk kļūdu nekā cilvēku datu apstrādei, pieaugošais datu apjoms ir padarījis šo pieeju grūtāku.
Datorizēta datu apstrāde: Izmantojot datu apstrādes programmatūru un algoritmus, dati tiek apstrādāti, izmantojot mūsdienu tehnoloģijas. Programmatūrai tiek nodrošināta vadlīniju kopa, lai tā varētu apstrādāt datus un sniegt rezultātus. Lai gan šī pieeja ir visdārgākā, tā nodrošina rezultātu ar vislabāko uzticamību un precizitāti, kā arī ātrāko apstrādes laiku.
Datu apstrāde nākotnē
Nākotnē datu apstrāde būs mākonis. Pašreizējās elektroniskās datu apstrādes metodes ir ērtas, taču mākoņtehnoloģijas palielina to ātrumu un efektivitāti. Katra organizācija var izmantot vairāk datu un iegūt vairāk ieskatu, ja dati ir ātrāki un kvalitatīvāki.
Uzņēmumi redz ievērojamas priekšrocības, jo lielie dati migrē uz mākoni. Pateicoties lielo datu mākoņa tehnoloģijai, uzņēmumiem tagad ir iespēja apvienot visas savas platformas vienā, pielāgojamā risinājumā. Kad programmatūra tiek izstrādāta un atjaunināta, mākoņdatošanas tehnoloģija nemanāmi sajauc jauno ar veco (kā tas bieži notiek lielo datu vidē).
Mākoņdatu apstrādes priekšrocības neaprobežojas tikai ar lielām korporācijām. Mazie uzņēmumi patiešām var gūt lielu labumu paši. Iespēju attīstīt un uzlabot iespējas, biznesam paplašinoties, nodrošina mākoņa platformas, kas var būt par saprātīgu cenu. Tas ļauj uzņēmumiem augt, netērējot daudz naudas.