什么是数据处理

数据处理首先是收集和操作数字数据，以产生有意义的信息。包括验证以确保数据正确性、排序以特定顺序排列数据、汇总以减少详细数据、聚合以组合多个数据点、分析以解释数据、报告以呈现数据以及将数据分离为类别进行分类。

商业数据处理通常涉及大量输入数据、相对较少的计算操作和大量输出，例如保险公司保存有关保单的记录、打印账单和处理付款。相比之下，科学和工程领域的数据分析使用更专门的算法和统计计算。

数据处理可以通过多种方式进行，具体取决于可用的计算和分析资源。集中式处理是指所有处理都在专用的中央服务器上进行，该服务器托管所有数据。分布式处理则将数据分布和存储在不同的服务器上。批处理随时间累积数据并批量处理，实时处理则持续处理到达的数据，计算任务在几秒钟内完成。

数据清理是数据处理的重要步骤，涉及清除数据中的错误、不一致、冗余或错误格式，以及过滤掉不需要用于分析的数据。清理后，原始数据可以通过不同类型的数据分析（如自然语言处理、文本挖掘、传感器数据分析和异常值分析）转化为可操作的见解。

数据迁移是数据处理的一个常见应用场景。根据业务、项目和技术需求，企业需要选择数据和应用程序进行迁移。这涉及规划迁移架构、获取必要的软件许可证以及管理整个变更过程。

对于需要处理大量数据的应用场景，现代批处理框架可以提供容错和可扩展性。批处理通常需要处理所有记录的数据，而不仅仅是单个输入，这给数据处理带来了挑战。具有强大的输入/输出性能和垂直扩展能力的架构（如现代主机）往往能够提供更好的批处理性能。

在雾计算场景中，计算服务位于网络边缘，更靠近数据生成设备。与云计算相比，这可以减少带宽需求和延迟。雾计算由控制平面和数据平面组成，数据平面使计算服务能够在网络边缘运行，数据处理在此扮演着重要角色。

许多应用程序需要处理数据流，以生成报告、执行操作（如发出警报）以及通过将机器学习算法应用于业务和客户活动数据来提取更深层次的见解。金融机构也使用流数据来跟踪实时变化、计算风险、重新平衡投资组合，以及进行欺诈检测。数据处理在这些场景中都发挥着关键作用。

与批量处理不同，流数据处理是指持续处理数据，计算任务在几秒钟内完成。这种方式适用于实时数据处理场景，如网络流量监控、金融交易等。流数据处理的优点是低延迟和高实时性，但需要更强大的计算能力来支持连续的数据处理。

分布式数据处理则将数据分散存储在不同的服务器上进行处理。这种方式具有高可扩展性和容错能力，但管理和协调复杂度较高，常见于大数据处理和云计算环境。

在数据处理电子化之前，数据处理功能如簿记等都是通过手工方式完成，往往借助机械或电子计算器。

批处理时代，开发人员可以在磁带上为计算机安排批处理程序，以便程序可以连续运行。随着大型机的改进和性能提升，批处理工作也变得司空见惯。

如今，组织使用基于软件的批处理应用程序执行常见的业务流程，如生成报告、打印文档或在一天结束时更新信息。在商业环境中，数据处理通常涉及大量输入数据、相对较少的计算操作和大量输出。而在科学和工程领域，数据处理被视为初始阶段，需要使用专门的算法和统计计算进行数据分析。