一、什么是數據處理?

數據處理是指收集數據并將其轉換為可用信息的過程。通常由數據科學家或數據科學家團隊執行，正確進行數據處理非常重要，以免對最終產品或數據輸出產生負面影響。

數據處理從原始形式的數據開始，將其轉換為更具可讀性的格式(圖表、文檔等)，賦予其計算機能夠解釋和組織內員工能夠使用的形式和上下文。

二、數據處理的六個階段

1.數據收集

收集數據是數據處理的第一步。數據從可用的來源獲取，包括數據湖和數據倉庫。重要的是，可用的數據來源必須可信且構建良好，以便收集的數據(以及后來用作信息的數據)具有盡可能高的質量。

2.數據準備

一旦收集了數據，它就進入數據準備階段。數據準備，通常稱為 “預處理”，是清理和組織原始數據以進行數據處理的下一個階段。在準備過程中，會仔細檢查原始數據是否存在任何錯誤。此步驟的目的是消除不良數據(冗余、不完整或不正確的數據)，并開始為最佳的商業智能創建高質量的數據。

3.數據輸入

然后，將干凈的數據輸入到其目的地(可能是像 Salesforce 這樣的 CRM 或像 Redshift 這樣的數據倉庫)，并轉換為它能夠理解的語言。數據輸入是原始數據開始形成可用信息形式的第一個階段。

4.處理

在這個階段，在前一階段輸入到計算機的數據實際上會被處理以進行解釋。處理使用機器學習算法進行，盡管過程本身可能會根據正在處理的數據來源(數據湖、社交網絡、連接設備等)及其預期用途(檢查廣告模式、來自連接設備的醫療診斷、確定客戶需求等)而略有不同。

5.數據輸出 / 解釋

輸出 / 解釋階段是數據最終可供非數據科學家使用的階段。它被翻譯、可讀，并且通常以圖表、視頻、圖像、純文本等形式呈現。公司或機構的成員現在可以開始為自己的數據分析項目自助使用數據。

6.數據存儲

數據處理的最后階段是存儲。在所有數據處理完成后，它會被存儲以備將來使用。雖然一些信息可能會立即使用，但其中大部分將在以后發揮作用。此外，正確存儲數據是遵守數據保護法規(如 GDPR)的必要條件。當數據被正確存儲時，組織成員可以在需要時快速輕松地訪問它。

三、數據處理的未來

數據處理的未來在于云。云技術建立在當前電子數據處理方法的便利性之上，并提高了其速度和效率。更快、更高質量的數據意味著每個組織都有更多的數據可供利用，并有更多有價值的洞察可供提取。

隨著大數據遷移到云端，公司正在實現巨大的收益。大數據云技術允許公司將其所有平臺組合成一個易于適應的系統。隨著軟件的變化和更新(在大數據世界中經常發生)，云技術將新的和舊的無縫集成。

云數據處理的好處絕不僅限于大公司。事實上，小公司也可以獲得自己的主要好處。云平臺可以很便宜，并提供隨著公司發展而增長和擴展能力的靈活性。它使公司能夠在沒有高昂價格標簽的情況下進行擴展。

四、從數據處理到分析

大數據正在改變我們所有人的業務方式。今天，保持敏捷和競爭力取決于擁有清晰、有效的數據處理策略。雖然數據處理的六個步驟不會改變，但云推動了技術的巨大進步，提供了迄今為止最先進、最具成本效益和最快的數據處理方法。

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