何为数据处理?

如不进行数据处理,企业将无法获取能够帮助他们赢得竞争优势并了解销售与营销策略及消费者需求的海量数据。因此,各企业无论大小,都需要清楚数据处理的必要性。

何为数据处理?

在收集数据并将其转化为可用信息时,便会发生数据处理,通常由一名数据科学家或一个数据科学家团队执行。正确完成数据处理十分重要,可以避免对最终产品或数据输出造成任何负面影响。

数据处理从原始数据着手,将其转换成更易于读取的格式(图形、文档等),并赋予其必要的形式和上下文,以便于计算机进行解释及企业全体员工加以使用。

数据处理的六个阶段

1. 数据收集

数据收集是数据处理的第一阶段,指的是从可用的数据源(包括数据湖数据仓库)提取数据。可用数据源必须可信且构建良好,以确保收集的数据(随后用作信息)具备最优质量。

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2. 数据准备

数据收集好后,便进入数据准备阶段。数据准备通常称为“预处理”,在该阶段将对原始数据进行清洗和整理,以供接下来的数据处理阶段使用。数据准备期间,应认真检查原始数据是否存在任何错误。此步骤旨在消除不良数据(冗余、不完整或不正确的数据),并着手创建高质量数据,以便实现最佳的商业智能

3. 数据输入

随后,将干净的数据输入到目标(可能是类似Salesforce的 CRM 或者类似Redshift的数据仓库),并转化为可理解的语言。数据输入是原始数据开始以可用信息形式呈现的第一个阶段。

4. 处理

在此阶段,将对输入到上一阶段计算机中的数据执行真正的处理,以便进行解释。处理使用机器学习算法完成,不过,这个过程本身依据正在处理的数据的来源(数据湖、社交网络、联网设备等)及其预期用途(检查广告模式、从联网设备进行医学诊断、确定客户需求等)而略有不同。

5. 数据输出/解释

输出/解释阶段指的是数据最终可供非数据科学家使用的阶段。数据经转化变得可读,并通常以图形、视频、图片、普通文本等形式呈现。此时,企业员工或机构成员可以自行利用数据开展数据分析项目。

6. 数据存储

数据处理的最后一个阶段是存储。处理完所有数据后,对其进行存储以供未来使用。虽然一些信息可以立即投入使用,但大多数信息是供日后使用。另外,正确存储数据对于遵守GDPR等数据保护法规要求必不可少。而且数据只有经过正确存储,企业员工才能在需要时快速轻松地进行访问。

数据处理的未来

数据处理的未来在云端。云技术基于当前的电子数据处理方法构建而成,可以加快数据处理速度,提高效率。速度和质量的提升意味着各企业可以利用更多的数据,并从中获取更多有价值的洞察力。

随着大数据逐步迁移到云端,企业将获得巨大的优势。大数据云技术有助于企业将所有平台整合成适应性良好的单个系统。随着软件变化和更新(在大数据领域通常如此),云技术可无缝集成新旧版本。

云数据处理的益处绝不仅限于大型企业。事实上,小型企业也可以获得巨大的好处。云平台价格实惠,并且非常灵活,企业可以随自身发展,按需增加和扩展功能。如此一来,公司能够轻松实现扩展,而不必承担高昂的费用。

从数据处理到分析

大数据正在不断改变企业开展业务的方式,对于各企业而言,无论规模大小,能否获得竞争优势都取决于是否拥有强大的数据处理策略。虽然数据处理的六步骤不会改变,但随着时间的推移,云已推动实现了巨大的技术进步,催生了迄今为止最尖端、最具成本效益且速度最快的解决方案。

接下来将会如何?是时候让您的数据发挥作用了。在数据处理后进行有效分析,从而获得所需的商业智能。借助数据分析,您可以更快速地做出更明智的业务决策。阅读Talend 的最佳实践报告:操作的实施分析与嵌入分析,立即迈出您的第一步吧。

| Last Updated: April 2nd, 2019

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