۲۳ بازدید

آخرین به‌روزرسانی: ۲۳ اسفند ۱۴۰۲

زمان مطالعه: ۸ دقیقه

در هر ثانیه استفاده از اینترنت برای یادگیری موضوعی خاص، سفارش غذا و بسیاری از فعالیت‌های آنلاین دیگر، داده تولید می‌شود. بهره‌گیری از شبکه‌های اجتماعی، خرید آنلاین و سرویس‌های پخش زنده، همه باعث اضافه شدن روزافزون داده‌ها و اطلاعات شده است. به همین خاطر، برای درک کردن و همچنین استفاده موثر از چنین حجمی از داده، به پردازش داده یا Data Processing نیاز داریم. در این مطلب از مجله فردارس، یاد می‌گیریم پردازش داده چیست و چه آینده‌ای برای آن متصور است.

در این مطلب، ابتدا یاد می‌گیریم پردازش داده چیست و همچنین چرخه عمر پردازش داده چگونه کار می‌کند. سپس به بررسی انواع مختلف و کاربردهای پردازش داده می‌پردازیم. در انتهای این مطلب از مجله فرادرس، با «تحلیل داده» (Data Analytics) آشنا شده و از آینده پردازش داده می‌گوییم.

مفهوم پردازش داده چیست؟

فرآیند جمع‌آوری داده های خام و تبدیل آن‌ها به اطلاعات ارزشمند را پیش پردازش داده می‌گویند. فرایندی که به‌طور معمول، قدم به قدم و توسط تیمی از دانشمندان و مهندسان علم داده در یک سازمان انجام می‌شود. در این فرایند، داده‌های خام جمع‌آوری، «پالایش» (Filtering)، مرتب سازی، پردازش، تحلیل و ذخیره شده و سپس به شکلی خوانا و قابل فهم به نمایش گذاشته می‌شوند. پردازش داده، ابزاری لازم و ضروری برای هر شرکتی است که خواهان ایجاد استراتژی‌های کسب‌وکار بهتر و توسعه مزیت رقباتی است. پس از تبدیل داده‌ها به شکلی قابل درک مانند انواع نمودارها یا مستندات، استفاده از این اطلاعات برای کارکنان سازمان نیز ممکن می‌شود.

چرخه عمر پردازش داده چگونه کار می کند؟

چرخه عمر پردازش داده شامل مجموعه‌ای از مراحل است که داده‌های خام به عنوان ورودی به سیستم ارائه شده و طی چند مرحله، خروجی تولید می‌شود. این چرخه دارای ترتیب است اما، فرایند کلی به شیوه‌ای چرخشی تکرار می‌شود. همان‌طور که در تصویر زیر مشاهده می‌کنید، خروجی اولین چرخه از پردازش داده، نقش ورودی چرخه بعدی را ایفا می‌کند:

به‌طور کلی، چرخه عمر پردازش داده به شش مرحله تقسیم می‌شود که در ادامه، به شرح دقیق‌تر هر کدام می‌پردازیم.

مرحله ۱: جمع آوری

جمع‌آوری داده‌های خام، اولین قدم از چرخه پردازش داده است. نوع داده جمع‌آوری شده، تاثیر بسیاری بر خروجی دارد. از همین جهت و به‌منظور حفظ کیفیت خروجی نهایی، لازم است تا داده‌های خام از مراجع معتبری جمع‌آوری شوند.

مرحله ۲: آماده سازی

داشتن درک مناسب از این مرحله از پیش پردازش داده، باعث می‌شود تا بهتر بتوانیم به پرسش Data Processing چیست پاسخ دهیم. آماده‌سازی یا «پاک‌سازی داده» (Data Cleaning)، فرایندی است که در آن پس از مرتب‌سازی و پالایش، داده‌های غیر ضروری و بی‌کیفیت حذف می‌شوند. طی این مرحله و پس از بررسی خطاهایی مانند وجود چند نسخه از یک نمونه و همچنین داده‌های گمشده، نمونه‌های داده به فرمتی مناسب برای تحلیل و پردازش، تغییر شکل می‌دهند. در نتیجه، اطمینان حاصل می‌شود که تنها با کیفیت‌ترین نمونه‌ها به مراحل بعدی خواهند رسید.

مرحله ۳: ورودی

در این مرحله، داده‌های خام به شکل قابل فهم برای ماشین تبدیل شده و به عنوان ورودی به بخش پردازش منتقل می‌شوند. داده‌هایی که ممکن است منشاء ورودی آن‌ها کیبورد، اسکنر یا هر نوع منبع ورودی دیگری باشد.

مرحله ۴: پردازش داده

مرحله چهارم یا پردازش داده، مرحله‌ایست که تکنیک‌های پردازش با استفاده از «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بر داده‌ها اعمال شده و خروجی دلخواه تولید می‌شود. باید توجه داشت که بسته به منبع ورودی و استفاده‌ای که قرار است از خروجی شود، نحوه اجرای مرحله پردازش داده می‌تواند متفاوت باشد.

مرحله ۵: خروجی

داده‌ها پردازش شده و حالا به شکلی خوانا و قابل فهم، مانند گراف، جدول، بردار و فایل صوتی یا تصویری به کاربر نمایش داده می‌شوند. می‌توان این خروجی را ذخیره و در چرخه‌های بعدی نیز از آن استفاده کرد.

مرحله ۶: ذخیره سازی

ذخیره‌سازی، آخرین مرحله از چرخه است که داده‌ها و همچنین «فراداده‌ها» (Metadata)، به‌منظور استفاده در آینده، ذخیره می‌شوند. از این طریق می‌توان اطلاعات مورد نیاز را در کمترین زمان بازیابی کرده و به عنوان ورودی چرخه بعدی استفاده کرد.

چگونه داده ها را پردازش کنیم؟

برای یادگیری پردازش داده ابتدا لازم است تا دانش اولیه‌ای از مفاهیم پایه‌ای مانند انواع داده‌ها، ساختارهای ذخیره‌سازی داده، پایگاه‌های داده و همچنین سیستم‌های مدیریت اطلاعات داشته باشید. درک چگونگی سازماندهی و دسترسی به داده‌ها، پیش‌نیاز ضروری پردازش داده است. پس از آن، بسیار مهم است که با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون، SQL، R و همچنین ابزارهای متداول در زمینه پیش‌پردازش داده مانند «هدوپ» (Hadoop) آشنا شوید.

یادگیری پردازش داده نیازمند پیروی از مسیری منظم و گام به گام است. در نتیجه، پس از یادگیری مفاهیم اولیه و برای توسعه بیشتر مهارت‌های خود در این زمینه، می‌توانید از فیلم های آموزشی فرادرس استفاده کنید و به سراغ فراگیری تکینک‌های پردازش داده مانند داده کاوی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های بزرگ و پردازش زبان طبیعی بروید. مشاهده فیلم های آموشی، به ترتیبی که در ادامه آورده شده است به شما پیشنهاد می‌شود.

انواع مختلف پردازش داده چیست؟

حالا که می‌دانیم پردازش داده چیست و چرخه عمر پردازش داده را نیز معرفی کردیم، در این بخش از مطلب مجله فرادرس، انواع مختلف پردازش داده را بررسی می‌کنیم. پردازش داده، بر اساس منبع جمع‌آوری نمونه‌ها و همچنین مراحلی که تا رسیدن به خروجی مناسب طی می‌شود، شامل انواع مختلفی است. هیچ روش جامعی وجود ندارد که برای تمامی کاربردها مناسب باشد. برای آشنایی بهتر با پردازش و آماده‌سازی داده‌ها می‌توانید فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون فرادرس را از لینک زیر مشاهده کنید.

در جدول زیر، به تعدادی از انواع مختلف پردازش داده اشاره شده است:

از چه روش هایی در پردازش داده استفاده می شود؟

روش‌های پردازش داده در سه گروه «دستی» (Manual)، «ماشینی» (Mechanical) و «الکترونیکی» (Electronic) قرار می‌گیرند که در ادامه، با هر کدام بیشتر آشنا می‌شویم.

پردازش داده دستی

مدیریت این روش از پردازش داده بر عهده انسان است. تمامی مراحل از جمله جمع‌آوری داده، پالایش، مرتب‌سازی، محاسبات و دیگر عملیات‌های منطقی، همه با دخالت انسان و بدون استفاده از هیچ‌گونه نرم‌افزار خودکارسازی یا دستگاه الکترونیکی صورت می‌گیرد. روشی کم هزینه که به ابزار خاصی نیاز ندارد؛ اما، ضریب خطا و هزینه کار بالا نیز از جمله معایب آن است.

پردازش داده ماشینی

در این روش، پردازش داده به‌صورت ماشینی و از طریق دستگاه‌های مختلف انجام می‌شود. از جمله این دستگاه‌ها می‌توان به ماشین حساب، ماشین تحریر و ماشین چاپ اشاره کرد. به‌طور معمول، از این روش برای اجرای عملیات‌های پردازشی ساده استفاده می‌شود. روشی که نسبت به پردازش داده دستی، ضریب خطای پایین‌تر اما پیچیدگی و دشواری بیشتری دارد.

پردازش داده الکترونیکی

در این روش، داده‌ها از طریق فناوری‌های مدرنی همچون نرم‌افزارهای کامپیوتری پردازش می‌شوند. نرم‌افزارهایی که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را به عنوان ورودی دریافت کرده و مطابق آن، خروجی مورد نظر را تولید می‌کنند. با وجود هزینه بالای پردازش داده الکترونیکی نسبت به سایر روش‌ها، سرعت پردازش و همچنین دقت و پایداری بالا، موجب شده است تا در کاربردهای فراوانی از آن استفاده شود.

کاربرد های پردازش داده چیست؟

پردازش داده، فرایندی است که هر روزه با آن روبه‌رو هستیم. در فهرست زیر، چند نمونه از کاربردهای حقیقی پردازش داده را ملاحظه می‌کنید:

• نرم‌افزاری برای خرید و فروش سهام که میلیون‌ها داده را به نموداری ساده تبدیل می‌کند.
• شرکتی فعال در حوزه تجارت الکترونیک که از تاریخچه جستجو کاربران استفاده کرده و محصولاتی مشابه را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهد.
• یک آژانس دیجیتال مارکتینگ که از داده‌های «جمعیت‌شناختی» (Demographic) افراد، برای پیدا کردن مکان مناسب برگزاری کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌کند.
• نوعی اتومبیل خودران که با بهره‌گیری از داده‌های بلادرنگِ حاصل از سنسورها، وجود یا عدم وجود عابران و دیگر اتومبیل‌ها را در جاده تشخیص می‌دهد.

از پردازش داده به تحلیل داده

پس از آن‌که یاد گرفتیم پردازش داده چیست، در این بخش کمی با «تحلیل داده» (Data Analytics) آشنا می‌شویم. البته در مطالب پیشین مجله فرادرس راجع به «تحلیل داده»‌ صحبت کردیم و برای آشنایی بهتر می‌توانید مطلب مربوط به آن را مطالعه کنید. امروزه، نادیده گرفتن نقش اساسی و مهم «کلان داده» (Big Data) در جهان کسب‌وکارها غیر ممکن است. اگرچه در کلان داده، ابتدا باید حجم عظیمی از اطلاعات پردازش شود، اما نتیجه نهایی بسیار مفید و ارزشمند خواهد بود. به همین خاطر، شرکت‌هایی که قصد دارند مزیت رقابتی خود را حفظ کنند، به نوعی استراتژی پردازش داده کارآمد نیاز دارند. تحلیل داده، فرایندی است که پس از پردازش داده انجام شده و در حقیقت وظیفه پیدا کردن، تفسیر و متصل کردن الگوهای معنادار موجود را در داده‌ها بر عهده دارد. به بیان ساده‌تر، ابتدا در بخش پردازش، شکل داده‌ها را تغییر داده و در بخش تحلیل، به درک و بررسی همان داده‌ها می‌پردازیم.

اما صرف‌نظر از آن‌که دانشمندان علم داده از چه روشی استفاده می‌کنند، حجم داده‌ها و تحلیل نوع پردازش شده نهایی، نیازمند حافظه ذخیره‌سازی و توان دسترسی بالایی است.

آینده پردازش داده چیست؟

با وجود این‌که ۶ مرحله اصلی پردازش داده تا کنون تغییری نداشته است، میزان تاثیرگذاری فناوری‌های مدرنی همچون «رایانش ابری» (Cloud Computing)، باعث شده تا پیشرفت‌های چشمگیری در این زمینه حاصل شود. پیشرفت‌هایی که سریع‌ترین، به‌صرفه‌ترین و کارآمدترین روش‌های پردازش داده را در اختیار تحلیلگران و دانشمندان علم داده قرار داده است. شرکت‌های بزرگ با استفاده از رایانش ابری، تمامی پلتفرم‌های خود را به یک سیستم مرکزی تبدیل می‌کنند که کار کردن با آن به مراتب راحت‌تر است. همچنین، فناوری ابری امکان یکپارچگی به‌روزرسانی‌ها، به‌ویژه در سیستم‌های قدیمی را ممکن ساخته و به توسعه‌پذیری بهتر سازمان‌ها کمک می‌کند.

پلتفرم‌های ابری علاوه‌بر هزینه پایین، امکانات مشابهی را به سازمان‌های کوچک و بزرگ ارائه می‌دهند. در نتیجه، از طریق همان نوآوری‌هایی که در حوزه فناوری اطلاعات، باعث به‌وجود آمدن کلان داده و چالش‌های آن شدند، راه‌حل مناسبی نیز پیشنهاد شده است. به بیان ساده‌تر، فناوری ابری قادر به پردازش حجم بالایی از داده‌ها است که با عنوان کلان داده شناخته می‌شوند.

جمع‌بندی

داده، حاوی اطلاعات ارزشمند بسیاری برای سازمان‌ها، پژوهشگران، موسسات و کاربران حقیقی است. همزمان با افزایش روزافزون داده‌ها، نیاز به محققان و همچنین مهندسانی که قادر به درک این حوزه باشند، بیش از پیش احساس می‌شود. در این مطلب از مجله فرادرس، یاد گرفتیم پردازش داده یا Data Processing چیست و نگاهی نیز به آینده این حوزه مهم داشتیم. تفاوتی ندارد تحلیلگر کسب‌وکار یا دانشجو باشید؛ تا زمانی که نحوه درک و مدیریت داده‌ها را یاد بگیرید، همیشه یک قدم از دیگران جلوتر خواهید بود.