Metodi di elaborazione dei dati

I migliori dati dell'universo non servono a molto se non vengono elaborati. L'elaborazione dei dati si riferisce ai 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 si basa solitamente sui computer. Per elaborare dati con il computer, questi devono essere raccolti, verificati per accuratezza e inseriti nel computer prima.

Elaborazione a batch

L'elaborazione a batch è lavoro di routine, la forma più semplice di elaborazione 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 a batch le sue transazioni a fine giornata o settimana, inviando i risultati alla sede centrale. Se le informazioni non devono essere aggiornate per ogni cambiamento, l'elaborazione a batch è abbastanza veloce.

Elaborazione in tempo reale

A volte l'elaborazione a batch non è abbastanza veloce. I metodi di elaborazione in tempo reale gestiscono i dati quando richiedono un riscontro immediato. Se qualcuno acquista un biglietto aereo o cancella una prenotazione, ad esempio, la compagnia aerea deve aggiornare i suoi record istantaneamente. Un sistema radar deve dare al suo operatore un feedback immediato su ciò che rileva; un bancomat deve elaborare prontamente la vostra richiesta di denaro. Mentre l'elaborazione a batch gestisce grandi carichi di dati a orari specificati, l'elaborazione in tempo reale è continua.

Data mining

Il data mining prende dati da più fonti e li raccoglie e combina per cercare correlazioni. Ad esempio, una catena di supermercati potrebbe analizzare gli acquisti dei clienti e scoprire che chi compra cereali spesso compra anche banane. La catena può usare quell'informazione per aumentare le vendite, magari posizionando le banane vicino ai cereali per incoraggiare acquisti combinati. La catena può anche tracciare quali articoli vendono meglio quando il negozio offre coupon o saldi.

Elaborazione statistica

L'elaborazione statistica implica pesanti calcoli numerici. Un'azienda che sa di essere impegnata il venerdì può usare l'elaborazione statistica per calcolare l'effetto di diverse variabili. Parte della fretta potrebbe essere dovuta a clienti con richieste dell'ultimo minuto, mentre un'altra parte potrebbe essere il risultato di dipendenti che hanno rallentato all'inizio della settimana. Conoscere la causa aiuta l'azienda a gestire la fretta. Le statistiche rendono anche più facile confrontare dati di aziende di dimensioni diverse o città di dimensioni diverse.