پردازش داده (Data Processing) و 3 روش پردازش

پردازش داده، جمع‌آوری و تبدیل داده‌های خام به اطلاعات معنی‌دار را توصیف می‌کند. این اطلاعات پس از پردازش، می‌توانند برای اهداف مختلفی توسط همه افراد استفاده شوند: از دانشمندان داده گرفته تا تحلیل‌گران کسب و کار، تصمیم‌گیرندگان ارشد و مدیران فناوری اطلاعات. صرف نظر از کاربر نهایی یا وظیفه او، هدف نهایی پردازش داده همیشه ثابت است. این هدف تبدیل داده‌ها به اطلاعات می‌باشد.

در چارچوب تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن، بخش عظیمی از چرخه عمر پردازش داده با استفاده از سخت‌افزار پیچیده و الگوریتم‌ها به صورت خودکار انجام می‌شود. غالباً، این مقدمه‌ای برای تجزیه و تحلیل عمیق‌تر و عملی‌تر داده‌ها است، جایی که اطلاعات جمع‌آوری شده برای استخراج بینش‌های متمرکز و عملی‌تر بیشتر تجزیه و تحلیل می‌شود.

از آنجا که داده‌ها به طور مداوم در حال تکامل، به روزرسانی و تغییر هستند، مهم است که درک کنیم پردازش داده نه یک کار مستقل، بلکه یک چرخه تکراری است. هر زمان داده‌ها به روز شوند یا هر زمان که می‌خواهید تجزیه و تحلیل جدیدی انجام دهید چرخه به طور مداوم تکرار می‌گردد. به همین دلیل، پردازش داده (حتی با وجود استفاده از ماشین‌آلات برای ساده‌سازی کارها) زمان بسیار زیادی را می‌گیرد.

در اینجا لازم به ذکر است که اصطلاح پردازش داده گاهی اوقات برای توصیف مراحل جداگانه در روند کلی و همچنین بخش‌های اختصاصی در سازمان‌های بزرگ که وظیفه آن‌ها انجام پردازش داده است، استفاده می‌شود. ما در حال حاضر به اولین تعریف پایبند خواهیم ماند: پردازش داده به عنوان یک روش.

داده‌ها چگونه پردازش می‌شوند؟

پردازش داده‌ها به شش مرحله نیاز دارد که این مراحل عبارت است از:

1. جمع‌آوری داده‌ها: مرحله اولیه پردازش داده‌ها جمع‌آوری داده‌ها است. داده‌ها از منابعی مانند پایگاه داده به دست می‌آیند. داده‌های جمع‌آوری شده باید قابل اعتماد و با کیفیت باشند.
2. آماده‌سازی داده‌ها: به مرحله آماده‌سازی داده‌ها، “پیش‌پردازش” نیز می‌گویند، این مرحله جایی است که داده‌های جمع‌آوری شده با بررسی خطاها پاک می‌شوند و برای مرحله پردازش داده‌ها، مرتب می‌شوند.

حذف داده‌های بیهوده و تولید داده‌های با کیفیت برای پیشبرد بهتر پروژه از اهداف این مرحله است.

1. ورودی داده: داده‌های آماده شده با استفاده از CRM مانند Salesforce و Redshift، پایگاه‌های داده، به زبان ماشین ترجمه می‌شوند.
2. پردازش: پردازش داده‌های ورودی برای تفسیر انجام می‌شود. پردازش توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود.

فرآیند پردازش داده با توجه به داده‌هایی که پردازش می‌شوند (دستگاه‌های متصل، شبکه‌های اجتماعی، پایگاه‌های داده و غیره) و استفاده مورد نظر (تشخیص پزشکی، تعیین خواسته‌های مشتری، بررسی الگوهای تبلیغاتی و غیره) متغیر است.

1. تفسیر داده‌ها: متخصصین داده، داده‌های پردازش شده‌ را بسیار مفید می‌دانند. درنتیجه داده‌ها پس از پردازش به فیلم‌ها، نمودارها، تصاویر و متن تبدیل می‌شوند.

به طور مثال اعضای شرکت می‌توانند شروع به تجزیه ‌و تحلیل این داده‌ها و اعمال آن در پروژه‌های خود کنند.

1. ذخیره‌سازی داده‌ها: استفاده از ذخیره‌سازی در آینده آخرین مرحله پردازش است. ذخیره‌سازی مؤثر داده‌ها برای انطباق با GDPR (قانون حفاظت از داده) ضروری است.

داده‌های ذخیره شده برای دسترسی آسان و سریع توسط کارکنان مؤسسه یا شرکت در صورت نیاز، از اهمیت بالایی برخوردار است.

از چه روش هایی در پردازش داده استفاده می شود؟

روش‌های پردازش داده در سه گروه «دستی» (Manual)، «ماشینی» (Mechanical) و «الکترونیکی» (Electronic) قرار می‌گیرند که در ادامه، با هر کدام بیشتر آشنا می‌شویم.

• پردازش داده دستی

مدیریت این روش از پردازش داده بر عهده انسان است. تمامی مراحل از جمله جمع‌آوری داده، پالایش، مرتب‌سازی، محاسبات و دیگر عملیات‌های منطقی، همه با دخالت انسان و بدون استفاده از هیچ‌گونه نرم‌افزار خودکارسازی یا دستگاه الکترونیکی صورت می‌گیرد. روشی کم هزینه که به ابزار خاصی نیاز ندارد؛ اما، ضریب خطا و هزینه کار بالا نیز از جمله معایب آن است.

• پردازش داده ماشینی

در این روش، پردازش داده به‌صورت ماشینی و از طریق دستگاه‌های مختلف انجام می‌شود. از جمله این دستگاه‌ها می‌توان به ماشین حساب، ماشین تحریر و ماشین چاپ اشاره کرد. به‌طور معمول، از این روش برای اجرای عملیات‌های پردازشی ساده استفاده می‌شود. روشی که نسبت به پردازش داده دستی، ضریب خطای پایین‌تر اما پیچیدگی و دشواری بیشتری دارد.

• پردازش داده الکترونیکی

در این روش، داده‌ها از طریق فناوری‌های مدرنی همچون نرم‌افزارهای کامپیوتری پردازش می‌شوند. نرم‌افزارهایی که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را به عنوان ورودی دریافت کرده و مطابق آن، خروجی مورد نظر را تولید می‌کنند. با وجود هزینه بالای پردازش داده الکترونیکی نسبت به سایر روش‌ها، سرعت پردازش و همچنین دقت و پایداری بالا، موجب شده است تا در کاربردهای فراوانی از آن استفاده شود.

مزایای پردازش داده در یادگیری ماشین

✔️ افزایش کارایی مدل: با تمیز کردن و تبدیل داده‌ها، مدل یادگیری ماشین بهتر عمل می‌کند.

✔️ نمایش مناسب‌تر داده: با پردازش، داده‌ها به شکلی تبدیل می‌شوند که روابط و الگوهای موجود در آنها بهتر به نمایش درآیند، و این باعث می‌شود ماشین بهتر و آسان‌تر یاد بگیرد.

✔️ افزایش دقت: با اطمینان از صحت و یکپارچگی داده‌ها، دقت مدل یادگیری بهبود می‌یابد.

معایب پردازش داده در یادگیری ماشین

✔️ زمان‌بر: بخصوص در مجموعه‌های داده بزرگ، پردازش می‌تواند طول بکشد.

✔️ خطر خطا: در فرآیند پردازش، ممکن است اطلاعاتی از بین بروند یا خطاهای جدیدی ایجاد شود.

✔️ درک ناقص از داده: گاهی داده‌های تبدیل شده، تمام جنبه‌ها و روابط موجود در داده اصلی را نمایان نمی‌کنند.

منابع

Karokasb

Virakam

blog.faradars.org

datayad