(i) DP: Prikaz slike
DP pomeni prikaz slike. Predstavlja fotografijo, ki se običajno uporablja za nalaganje na spletno mesto za družabna omrežja, kot so Facebook, Twitter, Tumblr itd.
Prikaz slike lahko definiramo kot: 'Označena slika ene osebe na družbenem omrežju ali drugem profilu internetnega klepeta, ki predstavlja njeno vizualno identiteto.' Znana je tudi kot profilna slika, a ker ne prikazuje vašega profila, jo večina ljudi raje imenuje prikazna slika (DP).
Prav tako lahko obrežete, spremenite kontrast in svetlost, spremenite ozadje slike itd.
(ii) DP: Obdelava podatkov
Obdelava podatkov je tehnika, ki uporablja računalniško programsko opremo za organiziranje in obdelavo podatkov , običajno velika količina številskih podatkov. Uporablja se tudi za upravljanje, analizo, izračunavanje, obdelavo in shranjevanje podatkov. Preprosto povedano, to je pretvorba neobdelanih podatkov v pomembne informacije s pomočjo procesa, ki vključuje računalniške sisteme, programsko opremo itd.
Na splošno organizacije uporabljajo računalniške sisteme in programsko opremo za izvajanje niza operacij za pridobivanje informacij z obdelavo neobdelanih podatkov. Informativni izhod je predstavljen v obliki diagramov, poročil in grafik itd. Na trgu je na voljo veliko programske opreme za obdelavo podatkov. Nekateri med njimi so MS Word, PowerPoint, MS Excel itd.
Obdelava podatkov vključuje nekatere postopke, kot so:
Validacija: Ta postopek zagotavlja, da so poslani podatki čisti, pravilni in uporabni.
Razvrščanje: Uporablja se za razvrščanje elementov v nekem zaporedju naraščajoče ali padajoče.
koda abs c
Povzetek: Uporablja se za reduciranje podrobnih podatkov na glavne točke.
Združevanje: Uporablja se za združevanje več delov podatkov.
Analiza: Uporablja specializirane in zelo natančne algoritme in statistične izračune.
Razvrstitev: Uporablja se za ločevanje podatkov v različnih kategorijah.
Obdelava podatkov vključuje nekaj procesov:
Validacija: Ta postopek zagotavlja, da so poslani podatki čisti, pravilni in uporabni.
Razvrščanje: Uporablja se za razvrščanje elementov v nekem zaporedju, naraščajoče ali padajoče.
Povzetek: Uporablja se za zmanjšanje podrobnih podatkov na njihove glavne točke.
Združevanje: Uporablja se za združevanje več delov podatkov.
Analiza: Uporablja specializirane in zelo natančne algoritme in statistične izračune.
Razvrstitev: Uporablja se za ločevanje podatkov v različne kategorije.
Različni primeri obdelave podatkov
Ne glede na to, ali se tega zavedamo ali ne, se obdelava podatkov dogaja vsak dan. Tukaj je nekaj primerov obdelave podatkov v resničnem svetu:
- Program za trgovanje z delnicami, ki ustvari preprost graf iz milijonov podatkovnih točk delnic.
- Spletni trgovec uporablja zgodovino iskanja strank, da jim predlaga sorodno blago.
- Podjetje za digitalno trženje načrtuje oglase, specifične za lokacijo, z uporabo demografskih podatkov o potrošnikih.
- Podatke senzorjev v realnem času uporabljajo samovozeči avtomobili za prepoznavanje drugih vozil in pešcev na cesti.
Obdelava podatkov v Analytics
Veliki podatki spreminjajo naš način poslovanja. Danes je definirana in učinkovita strategija obdelave podatkov bistvena za prilagodljivost in konkurenčnost. Šest procesov obdelave podatkov bo ostalo enakih, a zahvaljujoč oblaku je tehnologija naredila ogromen napredek, ki je prinesel najbolj izpopolnjene, učinkovite in hitre tehnike obdelave podatkov doslej.
Tehnike za obdelavo podatkov
Mehanska, električna in ročna obdelava podatkov so tri glavne kategorije.
predmet matrike v Javi
Ročna obdelava podatkov: Za obdelavo tovrstnih podatkov se uporablja ročno delo. Celoten proces zbiranja podatkov, filtriranja, razvrščanja, računanja in drugih logičnih operacij poteka ročno brez uporabe drugih tehničnih aparatov ali avtomatizirane programske opreme. To je poceni pristop, ki zahteva malo ali nič opreme, vendar ima pomanjkljivosti, vključno z visokimi stroški dela, visokimi stopnjami napak in dolgim časom obdelave.
Avtomatizirana obdelava podatkov: Podatki se obdelujejo mehansko z orodji in stroji. V to kategorijo so lahko vključeni preprosti instrumenti, kot so kalkulatorji, pisalni stroji, tiskarski stroji itd. S tem pristopom je mogoče dokončati enostavne dejavnosti obdelave podatkov. Čeprav ima veliko manj napak kot človeška obdelava podatkov, je zaradi naraščajoče količine podatkov ta pristop postal bolj zahteven.
Računalniška obdelava podatkov: Z uporabo programske opreme in algoritmov za obdelavo podatkov se podatki obdelujejo z uporabo sodobne tehnologije. Programu je na voljo niz smernic, da lahko obdela podatke in zagotovi rezultate. Čeprav je ta pristop najdražji, nudi rezultat z najboljšo zanesljivostjo in natančnostjo, skupaj z najhitrejšimi časi obdelave.
Obdelava podatkov v prihodnosti
Oblak je tisto, kjer bo v prihodnosti obdelava podatkov. Sedanje tehnike elektronske obdelave podatkov so priročne, vendar tehnologija v oblaku poveča njihovo hitrost in učinkovitost. Vsaka organizacija lahko uporabi več podatkov in pridobi bolj pronicljive vpoglede, če so podatki hitrejši in bolj kakovostni.
Podjetja opažajo znatne koristi, ko se veliki podatki selijo v oblak. Podjetja imajo zdaj možnost, da vse svoje platforme združijo v eno samo prilagodljivo rešitev, zahvaljujoč tehnologiji velikega podatkovnega oblaka. Ko se programska oprema razvija in posodablja, tehnologija računalništva v oblaku neopazno združuje novo s starim (kot se pogosto zgodi v okolju velikih podatkov).
Prednosti obdelave podatkov v oblaku niso omejene na velike korporacije. Mala podjetja bi lahko res veliko pridobila sama. Sposobnost razvoja in izboljšanja zmogljivosti, ko se podjetje širi, zagotavljajo platforme v oblaku, ki imajo lahko razumno ceno. Podjetjem omogoča rast, ne da bi morali porabiti veliko denarja.