stringtranslate.com

Обработка данных

Обработка данных — это сбор и обработка цифровых данных для получения значимой информации. [1] Обработка данных — это форма обработки информации , которая представляет собой изменение (обработку) информации любым способом, обнаруживаемым наблюдателем. [примечание 1]

Функции

Обработка данных может включать различные процессы, включая:

История

История Бюро переписи населения США иллюстрирует эволюцию обработки данных от ручных до электронных процедур.

Ручная обработка данных

Хотя широкое использование термина «обработка данных» датируется лишь 1950-ми годами, [2] функции обработки данных выполнялись вручную на протяжении тысячелетий. Например, бухгалтерский учет включает в себя такие функции, как размещение транзакций и составление отчетов, таких как баланс и отчет о движении денежных средств . Полностью ручные методы были дополнены применением механических или электронных калькуляторов . Человек, чья работа заключалась в выполнении вычислений вручную или с использованием калькулятора, назывался « компьютером ».

График переписи населения США 1890 года был первым, в котором данные собирались по отдельным лицам, а не по домохозяйствам . На ряд вопросов можно было ответить, поставив галочку в соответствующем поле в форме. С 1850 по 1880 год Бюро переписи использовало «систему подсчета, которая, по причине увеличения числа требуемых комбинаций классификаций, становилась все более сложной. Только ограниченное число комбинаций могло быть записано в одном подсчете, поэтому приходилось обрабатывать графики 5 или 6 раз для такого же количества независимых подсчетов». [3] «Потребовалось более 7 лет, чтобы опубликовать результаты переписи 1880 года» [4] с использованием ручных методов обработки.

Автоматическая обработка данных

Термин «автоматическая обработка данных» применялся к операциям, выполняемым с помощью оборудования для единичных записей , например, к применению Германом Холлеритом оборудования с перфокартами для переписи населения США 1890 года . «Используя оборудование с перфокартами Холлерита, Бюро переписи смогло завершить табулирование большей части данных переписи 1890 года за 2–3 года по сравнению с 7–8 годами для переписи 1880 года. Подсчитано, что использование системы Холлерита сэкономило около 5 миллионов долларов на расходах на обработку» [4] в долларах 1890 года, хотя вопросов было вдвое больше, чем в 1880 году.

Компьютерная обработка данных

Компьютеризированная обработка данных, или электронная обработка данных, представляет собой более позднее развитие, при котором компьютер использовался вместо нескольких независимых единиц оборудования. Бюро переписи населения впервые ограниченно использовало электронные компьютеры для переписи населения США 1950 года , используя систему UNIVAC I , [3] поставленную в 1952 году.

Другие разработки

Термин обработка данных в основном был включен в более общий термин информационные технологии (ИТ). [5] Более старый термин «обработка данных» предполагает более старые технологии. Например, в 1996 году Ассоциация управления обработкой данных (DPMA) изменила свое название на Ассоциацию специалистов по информационным технологиям . Тем не менее, эти термины являются приблизительно синонимами.

Приложения

Обработка коммерческих данных

Обработка коммерческих данных подразумевает большой объем входных данных, относительно небольшое количество вычислительных операций и большой объем выходных данных. Например, страховой компании необходимо вести учет десятков или сотен тысяч полисов, печатать и отправлять счета, а также получать и размещать платежи.

Анализ данных

В науке и технике термины «обработка данных» и «информационные системы» считаются слишком широкими, и термин « обработка данных» обычно используется для обозначения начального этапа, за которым следует анализ данных на втором этапе общей обработки данных.

Анализ данных использует специализированные алгоритмы и статистические вычисления, которые реже наблюдаются в типичной общей бизнес-среде. Для анализа данных часто используются программные пакеты, такие как SPSS или SAS , или их бесплатные аналоги, такие как DAP , gretl или PSPP . Эти инструменты обычно полезны для обработки различных огромных наборов данных, поскольку они способны обрабатывать огромное количество статистического анализа. [6]

Системы

Система обработки данных представляет собой комбинацию машин , людей и процессов, которая для набора входов производит определенный набор выходов . Входы и выходы интерпретируются как данные , факты , информация и т. д. в зависимости от отношения интерпретатора к системе.

Термин, обычно используемый как синоним системы обработки данных или хранения (кодов) , — информационная система . [7] Что касается конкретно электронной обработки данных , то соответствующая концепция называется электронной системой обработки данных .

Примеры

Простой пример

Очень простой пример системы обработки данных — процесс ведения чекового регистра. Транзакции — чеки и депозиты — регистрируются по мере их возникновения, а транзакции суммируются для определения текущего баланса. Ежемесячно данные, записанные в регистре, сверяются с, как мы надеемся, идентичным списком транзакций, обработанных банком.

Более сложная система учета может дополнительно идентифицировать транзакции — например, депозиты по источнику или чеки по типу, например благотворительные взносы. Эта информация может быть использована для получения информации, например, общей суммы всех взносов за год.

В этом примере важно то, что это система , в которой все транзакции регистрируются последовательно, и каждый раз используется один и тот же метод банковской сверки.

Пример из реальной жизни

Это блок-схема системы обработки данных, объединяющая ручную и компьютерную обработку для обработки счетов дебиторов , выставления счетов и главной книги.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Обработка данных отличается от обработки текста , которая представляет собой обработку текста в частности, а не данных в целом. «обработка данных». Webopedia . Сентябрь 1996 г. Получено 24 июня 2013 г.

Внешние ссылки

Ссылки

  1. ^ Френч, Карл (1996). Обработка данных и информационные технологии (10-е изд.). Томсон. стр. 2. ISBN 1844801004.
  2. ^ Google N gram viewer . Получено 26 июня 2013 г.
  3. ^ ab Truesdell, Leon E. (1965). Развитие табулирования перфокарт в Бюро переписи населения, 1890. Министерство торговли США.
  4. ^ ab Bohme, Frederick; Wyatt, J. Paul; Curry, James P. (1991). 100 лет обработки данных: век перфокарт. Бюро переписи населения США.
  5. ^ Google N gram viewer . Получено 28 апреля 2018 г.
  6. ^ V, Jalajakshi; A n, Myna (2022-06-01). «Важность статистики в науке о данных». Global Transitions Proceedings . Международная конференция по интеллектуальному инженерному подходу (ICIEA-2022). 3 (1): 326–331. doi : 10.1016/j.gltp.2022.03.019 . ISSN  2666-285X.
  7. ^ Энтони Ралстон и др., ред. (2000). Энциклопедия компьютерных наук, 4-е изд . Nature Publishing Group. стр. 865.

Дальнейшее чтение