Metodi di elaborazione dei dati

I migliori dati dell'universo non sono molto utili se non vengono elaborati. Il trattamento dei dati si riferisce a metodi che prendono i dati grezzi e li trasformano in informazioni utilizzabili. Carta e matita possono funzionare, ma nel 21° secolo l'analisi dei dati di solito si basa sui computer. Per elaborare i dati tramite computer, è necessario prima raccoglierli, verificarne l'accuratezza e inserirli nel computer.

Elaborazione batch

L'elaborazione in batch è un lavoro grugnito, la forma più semplice di elaborazione dei dati. È utile quando un'organizzazione ha un grande volume di dati che può essere raggruppato in una o due categorie. Un negozio, ad esempio, può elaborare in batch le sue transazioni alla fine della giornata o della settimana, inviando i risultati alla sede centrale. Se non è necessario aggiornare le informazioni per ogni modifica, l'elaborazione batch è abbastanza veloce.

Elaborazione in tempo reale

A volte l'elaborazione in batch non è abbastanza veloce. I metodi di elaborazione in tempo reale gestiscono i dati quando è necessario un turnaround istantaneo. Ad esempio, se qualcuno acquista un biglietto aereo o annulla una prenotazione, la compagnia aerea deve aggiornare i propri record all'istante. Un sistema radar deve fornire al suo operatore un feedback immediato su ciò che rileva; un bancomat deve elaborare prontamente la tua richiesta di denaro. Laddove l'elaborazione batch gestisce grandi carichi di dati in orari specificati, l'elaborazione in tempo reale è continua.

Data mining

Il data mining prende i dati da più origini e pool e li combina per cercare correlazioni. Ad esempio, una catena di alimentari potrebbe analizzare gli acquisti dei clienti e scoprire che i clienti che acquistano cereali spesso acquistano banane per accompagnarli. La catena può utilizzare queste informazioni per aumentare le vendite, magari mettendo le banane vicino al cereale per incoraggiare più acquisti congiunti. La catena può anche tenere traccia degli articoli che vendono meglio quando il negozio offre coupon o sospende le vendite.

Elaborazione statistica

L'elaborazione statistica comporta una pesante elaborazione dei numeri. Un'azienda che sa di essere impegnata venerdì può utilizzare l'elaborazione statistica per calcolare l'effetto di diverse variabili. Parte della fretta potrebbe essere dovuta, ad esempio, ai clienti con richieste dell'ultimo minuto, mentre un'altra parte potrebbe essere il risultato del rallentamento dei dipendenti all'inizio della settimana. Conoscere la causa aiuta l'azienda a far fronte alla fretta. Le statistiche facilitano inoltre il confronto dei dati di aziende di dimensioni diverse o città di dimensioni diverse.