Aké sú faktory, ktoré určujú metódy spracovania údajov?

Metódy vybrané na spracovanie údajov sú určené komplexnou súhrou niekoľkých faktorov:

1. Dátové charakteristiky:

* Zväzok: Samotné množstvo údajov významne ovplyvňuje metódu spracovania. S malým súborom údajov sa dá ľahko zaobchádzať s tabuľkami alebo jednoduchým skriptovaním, zatiaľ čo masívne súbory údajov vyžadujú distribuované výpočtové a špecializované nástroje, ako je Hadoop alebo Spark.

* Rýchlosť: Ako rýchlo sa údaje generujú a musia sa spracovať. Aplikácie v reálnom čase (napr. Obchodovanie s akciami) požadujú okamžité spracovanie, na rozdiel od dávkového spracovania vhodného pre menej časovo citlivé úlohy (napr. Mesačné finančné správy).

* Odroda: Použité techniky ovplyvňuje rozmanitosť typov údajov (štruktúrované, pološtrukturované, neštruktúrované). Štruktúrované údaje (databázy) vyžadujú odlišné spracovanie ako neštruktúrované údaje (text, obrázky), ktoré môžu potrebovať spracovanie prirodzeného jazyka alebo rozpoznávanie obrázkov.

* Vernosť: Dôveryhodnosť a presnosť údajov. Metódy čistenia a validácie údajov sa stávajú rozhodujúcimi, ak sú údaje hlučné alebo neúplné.

* Hodnota: Potenciálne poznatky, ktoré sa dajú extrahovať z údajov. To ovplyvňuje investície do pokročilých metód spracovania a požadovanej úrovne sofistikovanosti.

2. Obchodné požiadavky:

* Ciele: Na aké otázky sa snažíte odpovedať na údaje? Rôzne analytické ciele (napr. Opisné, prediktívne, normatívne) povedú k rôznym technikám spracovania.

* Časová citlivosť: Ako rýchlo je potrebné dosiahnuť výsledky? To určuje, či je vhodné spracovanie v reálnom čase, v reálnom čase alebo v dávke.

* Požiadavky na presnosť: Aká úroveň presnosti je potrebná vo výsledkoch? To ovplyvňuje výber algoritmov a úroveň čistenia údajov.

* rozpočet: Dostupné zdroje (finančné a ľudské) obmedzujú výber hardvéru, softvéru a personálu.

* škálovateľnosť: Schopnosť zvládnuť zvyšujúce sa objemy údajov a požiadavky na spracovanie v budúcnosti.

3. Technické faktory:

* Dostupná infraštruktúra: Hardvérové ​​a softvérové ​​zdroje (výpočtové napájanie, kapacita úložiska, možnosti sietí) k dispozícii budú diktovať metódy spracovania. Cloud computing ponúka významnú flexibilitu a škálovateľnosť v porovnaní s riešeniami na mieste.

* Softvérové ​​nástroje a knižnice: Prístup ovplyvní prístup k dostupnosti a vhodnosti konkrétnych nástrojov na spracovanie údajov (napr. Databázy SQL, knižnice Python ako Pandas a Scikit-Learn, R).

* odborné znalosti: Zručnosti a znalosti zúčastnených vedcov a inžinierov údajov určia uskutočniteľnosť a efektívnosť rôznych metód spracovania.

* Zabezpečenie a súkromie údajov: Dodržiavanie predpisov (napr. GDPR) a požiadavky na ochranu údajov si vyžadujú počas spracovania údajov konkrétne bezpečnostné opatrenia.

Tieto faktory sú vzájomne prepojené a často sa navzájom ovplyvňujú. Napríklad veľký objem údajov si vyžaduje distribuované spracovanie, ktoré by zase mohlo ovplyvniť rozpočet a vyžadovať špecializované odborné znalosti. Výber správnej metódy spracovania údajov je zásadným krokom pri zabezpečovaní presnej, efektívnej a dômyselnej analýzy.

• Predchádzajúca strana: Čo je hardvér spracovania textov? 
• Ďalšia strana: Pri kontrole presnosti, aké sú tri podrobnosti, ktoré by ste mohli skontrolovať v dokumente Word?