USI | 数据处理的未来大趋势

05/10/2021

数据处理的未来大趋势

假设您对跟数据有关的事物很感兴趣，您一定很熟悉数据处理、自动数据处理系统、自动化数据处理、电子数据处理软件、大数据处理、及时数据处理等名词，但却不一定真正了解这些名词的涵义。所以这些名词到底是什么？请各位坐稳，我们将要高速进入数据处理这个多面向的世界。

什么是数据处理？
数据处理一词包含多项步骤系列，其中原始数据(输入)会被送进一个流程(CPU)中，产生分析(输出，例如图形、文件等)进而建议后续采取的行动。
因此，简而言之，数据处理只不过是把可用数据丢进计算机中操作，数据处理也包含动态数据以及透过中央处理器(CPU)与内存将原始数据放置到储存空间，并转换成可读取的形式再传送到输出装置，以及输出的格式化或转换。数据处理的大观世界中，包含利用计算机与其各种零组件来进行各项数据作业。在商业或业务的世界里，一般所谓的数据处理指的是，在其相关产业中组织与业务运作所需之各项数据处理。数据处理也可以是组织内部的一个部门，主要负责数据处理应用程序的运作。

为什么数据处理很重要？
未来数据处理的发展方向将会着眼在于云端科技。云端科技不只可以加强整体流程的速度、精确度、效率与有效性，还可大幅提升电子数据处理技术与方法的便利性。更多数据可供组织运用，以及更多高价值数据可以萃取，是精确数据处理可以提供的贡献之一。由于数据处理显示出越来越明显的云端科技使用趋势，因此许多组织都了解到这项投资所能获得的效益。一套可以轻松整合并存取公司所有平台的系统是大数据处理所乐见的，而且还有软件更新与变更可以无缝整合新旧系统，不会造成许多不便。云端平台不但弹性大，而且也价格低廉，所以大小公司不需要砸大钱就可以获得广大效益。

数据处理可透过下列各种功能，来强化数据存取的方便性与简易性：

分类 – 将可用数据区分为多个类别。
验证 – 确保提供的可用数据是正确的，而且具备分析功能。
聚集 – 结合来自可用来源的多笔数据。
排序 – 以特定的方式或形态，将可用数据项作适当安排以便存取。
分析 – 可用数据的收集、组织、分析、解读与呈现。
汇总 – 将详细且冗长的数据浓缩成其重点，提供需要时的存取便利性。
报告制作 – 计算获取的信息细节或摘要数据清单。

一般来说，数据处理是由一位或一组数据科学家来进行，而且重点是数据处理要正确执行并且只选出相关、有用的数据，以免对终端产品或数据输出产生负面影响。

哪些产业最常运用数据处理？
当新科技变得便宜又容易取得，就会有提升产业的潜力，因此下列产业就最常采用数据处理：

运输 – 许多国家政府都用数据处理来有效控制交通。
运动赛事 – 在任何最高等级的联盟运动中，体育馆的每一个角落都装有摄影机，并透过模式辨认软件以及可以产生每个球员每秒25个数据点以上的工具来追踪每一个球员的动作。
批发零售业 – 批发零售业已经利用RFID、POS扫描仪、店铺库存、顾客会员卡、本地人口分布等工具收集了大量的数据，这些数据有助于强化顾客的体验。
饭店业 – 奢侈品与饭店相关产业，也投入数据处理来了解客户满意度背后蕴藏的秘密。
娱乐、媒体与通讯 – 在线随选音乐服务Spotify利用Hadoop数据处理从全球千百万使用者手中收集各种信息与数据来加强使用性与客户体验。
公共服务与政府 – 数据处理协助全球许多城市进行资料收集、分析与IoT，而这部分又进一步结合连续公共服务与公用事业覆盖城市的每一个角落来提供连续且不中断的服务。
证券与银行业 – 证券交易委员会(SEC)已经在用数据处理来分析、追踪与侦测金融市场的活动。甚至银行也在用数据处理进行情绪分析、决策支持监测、预测性分析等。
能源 – 抽取天然气与原油是很花钱的事业，而且全球瞬息变化的政治情况也让这样产业更加困难。能源产业一直在利用数据分析来大幅降低钻油的成本。
教育 – 教育与相关产业透过学习方法及课程教材产生出大量的数据。重要的洞见与数据处理有助于找出更好的教学策略，凸显出学生的弱点，并正向转变学生受教育的方式。
农渔养殖业 – 农渔养殖业虽然是传统产业，但也已经加入AI解决方案的行列。许多农民都开始采用数据处理的做法，同时，这样也衍生出数据推动的服务，因为实时监控收集和分析从全球各地数百万用户收集到的数据，因此对农民有利。

何谓自动数据处理？
自动数据处理或ADP, Inc.是原本在美国创立的人力资源管理软件服务业者。自动数据处理是一家全方位的全球业者，其云端人力资本管理(HCM)解决方案可整合薪资、人才、税务与福利等方面的行政业务，而且在业务外包服务、分析和符合性专业知识、时间，同时他们也是最重要的HR的领导者。
自动化数据处理系统是指创建和成功实施可自动处理数据而无需人为干预的技术，而该技术包括计算机、传感器和其他可以收集、储存、操纵、准备与分发数据的通信电子设备。而自动数据处理系统或ADP系统或ADPS是指由多个互连的计算机与传感器所组成的系统，而这些计算机及传感器与通用软件都与通用储存设备有关联。

电子数据处理是什么？
电子数据处理无非就是IS (信息服务或系统)以及MIS (管理信息系统或服务)的同义词。电子数据处理不只是商业数据的处理并将其储存成档，还包含利用牵涉到电子通讯的计算机将纸本信息转换成数字格式。电子数据处理可以有效且高效地利用计算机及各种其他形式的电子通讯来收集、操纵、记录、分类和整合数据。因此我们可以把电子数据处理定义为利用计算机、计算器、服务器及其他类似的电子数据处理设备等电子通讯方法进行的数据处理。

电子数据处理指的是包含3个步骤的流程，例如：

输入 – 透过键盘、鼠标、扫描仪、数化器等输入设备将可用数据放进计算机中。
处理 – 输入的可用资料透过包含有公式、编码应用、转译与加密等功能的软件程序操作以提供便利性。
输出 – 经过处理的数据以报告、影像、图形、文件等形式公开给使用者。

因此，电子数据处理是以电子方式储存、处理、取出、保存与(需要时)分享信息的实务，其中又牵涉到各种电子处理数据的方式，而这有助于减少动态产业中每日业务运作的开发与维护成本。

大数据处理是什么？
大数据处理指的是一套程序设计模型或技术，可以让大规模数据的存取更容易，以便萃取有用的信息以支持和提供决策。大数据处理讲的是从可用数据最开始的「规模」，也就是说每当可用数据的数量增加时，处理的时间应该在可用的硬件之下仍旧维持在预期以内。

何谓实时数据处理？
实时数据处理是最快速的数据处理方法，可以在最短时间内处理资料并提供最精确且相关的输出。因此，实时数据处理是在最短可能时间内的数据执行，而这又进一步确保可以提供接近立即的输出。这主要是在处理已经输入道系统中并在实时撷取的资料，而这样又可以根据资料串流提供自动化的反应。输入必须要连续串流以确保连续、不中断的输出。实时数据处理一般也被称为是串流数据处理，这部分毫无疑问地又快又精确。实时数据处理的范例包括交通控制系统、ATM、电子商务订单处理、信用卡实时诈欺侦测、在线订房与订位，以及PC与行动装置等现代电子通讯系统或计算机系统。

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