پردازش داده چیست؟ – Data Processing به زبان ساده

در دنیای امروز، هر لحظه در حال تولید داده هستیم؛ از جستجوهای اینترنتی گرفته تا خرید آنلاین و فعالیت در شبکه‌های اجتماعی. این حجم عظیم از داده‌ها بدون پردازش عملاً بی‌استفاده است. برای اینکه بتوانیم از آن‌ها اطلاعات مفید استخراج کنیم، به پردازش داده (Data Processing) نیاز داریم.

در این مقاله، ابتدا توضیح می‌دهیم پردازش داده چیست و چرخه آن چگونه کار می‌کند. سپس انواع پردازش داده و کاربردهای آن را بررسی می‌کنیم. در پایان هم نگاهی به تحلیل داده (Data Analytics) و آینده پردازش داده خواهیم داشت.

برای شرکت در دوره هوش مصنوعی بیا تو ای آی.

مفهوم پردازش داده چیست؟

پردازش داده به فرایند جمع‌آوری، سازمان‌دهی و تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند گفته می‌شود. این کار معمولاً به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و توسط تیمی از دانشمندان و مهندسان داده در سازمان‌ها انجام می‌شود.

در این فرایند، داده‌های خام ابتدا جمع‌آوری شده و سپس پالایش (Filtering)، مرتب‌سازی، پردازش، تحلیل و ذخیره‌سازی می‌شوند. در نهایت، خروجی این پردازش به شکلی قابل فهم مانند نمودارها، گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی ارائه می‌شود.

پردازش داده یک ابزار کلیدی برای شرکت‌ها محسوب می‌شود، زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، استراتژی‌های موثرتری تدوین کنند و مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. زمانی که داده‌ها به‌درستی پردازش شوند، کارکنان سازمان نیز می‌توانند از این اطلاعات برای بهینه‌سازی عملکرد و پیشبرد اهداف خود استفاده کنند.

چرخه عمر پردازش داده چگونه کار می‌کند؟

چرخه عمر پردازش داده مجموعه‌ای از مراحل است که طی آن، داده‌های خام دریافت شده و پس از انجام پردازش‌های لازم، به اطلاعات ارزشمند تبدیل می‌شوند. این فرایند معمولاً به‌صورت پیوسته و چرخشی تکرار می‌شود تا دقت و کارایی داده‌ها افزایش یابد.

به‌طور کلی، چرخه عمر پردازش داده شامل شش مرحله اصلی است که در ادامه به توضیح دقیق هر یک می‌پردازیم.

مرحله ۱: جمع‌آوری داده

اولین مرحله از چرخه پردازش داده، جمع‌آوری داده‌های خام است. کیفیت داده‌های ورودی تأثیر مستقیمی بر دقت و صحت خروجی نهایی دارد، بنابراین انتخاب منابع معتبر برای جمع‌آوری داده‌ها اهمیت زیادی دارد.

منابع داده می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

پایگاه‌های داده داخلی سازمان
فرم‌های آنلاین و نظرسنجی‌ها
حسگرها و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)
شبکه‌های اجتماعی و وب‌سایت‌ها
سوابق مالی و تراکنش‌های بانکی
در این مرحله، داده‌ها به‌صورت خام و بدون پردازش جمع‌آوری می‌شوند و ممکن است شامل اطلاعات ناقص، نویز و داده‌های نامرتبط باشند که در مراحل بعدی اصلاح و پالایش خواهند شد.

مرحله ۲: آماده‌سازی داده

یکی از مهم‌ترین مراحل پردازش داده، آماده‌سازی یا پاک‌سازی داده (Data Cleaning) است. در این مرحله، داده‌های خام مرتب‌سازی و پالایش می‌شوند تا اطلاعات غیرضروری و کم‌کیفیت حذف شوند.

اقداماتی که در این مرحله انجام می‌شود:

حذف داده‌های ناقص، تکراری یا نامعتبر
بررسی و اصلاح داده‌های گمشده
تبدیل داده‌ها به فرمت استاندارد و مناسب برای تحلیل

چون اگر داده‌های اولیه کیفیت پایینی داشته باشند، خروجی پردازش نیز نادرست یا غیرقابل‌اعتماد خواهد بود. بنابراین، آماده‌سازی داده کمک می‌کند تا داده‌های باکیفیت‌تر و دقیق‌تر به مراحل بعدی پردازش ارسال شوند.

مرحله ۳: ورودی داده

در این مرحله، داده‌های خام به فرمتی قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌شوند و به سیستم پردازش داده وارد می‌شوند. این مرحله تضمین می‌کند که داده‌ها در قالبی استاندارد و سازگار با الگوریتم‌های پردازش قرار بگیرند.

منابع ورودی داده می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

سنسورها و دستگاه‌های IoT (برای جمع‌آوری داده‌های محیطی)
کیبورد و فرم‌های دیجیتالی (برای ورود اطلاعات توسط کاربران)
اسکنرها و سیستم‌های OCR (برای پردازش تصاویر و متن‌های چاپی)
پایگاه‌های داده و APIها (برای دریافت داده‌های ساختاریافته)
پس از این مرحله، داده‌ها آماده ورود به فرآیند پردازش و تحلیل خواهند بود.

مرحله ۴: پردازش داده

در این مرحله، داده‌های آماده‌شده با استفاده از الگوریتم‌های پردازش، یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی تحلیل و پردازش می‌شوند تا الگوها، روابط و اطلاعات ارزشمند از آن‌ها استخراج شود.

روش‌های پردازش داده می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

تحلیل آماری: برای یافتن میانگین، انحراف معیار و سایر شاخص‌های عددی
پردازش زبان طبیعی (NLP): برای تحلیل متون و گفتار
بینایی کامپیوتر: برای پردازش و تحلیل تصاویر و ویدئوها
مدل‌سازی پیش‌بینی: برای تحلیل داده‌های گذشته و پیش‌بینی روندهای آینده

روش پردازش داده بسته به نوع داده و هدف نهایی می‌تواند متفاوت باشد. مثلاً در یک سیستم توصیه‌گر فروشگاه آنلاین، پردازش شامل تحلیل رفتار کاربران و پیشنهاد محصولات مناسب است، در حالی که در یک سیستم مالی، پردازش داده ممکن است به شناسایی الگوهای کلاهبرداری کمک کند.

در پایان این مرحله، داده‌های خام به اطلاعات پردازش‌شده و معنادار تبدیل می‌شوند که در مراحل بعدی، آماده ذخیره‌سازی و نمایش خواهند بود.

مرحله ۵: خروجی داده

پس از پردازش، داده‌ها به شکلی خوانا و قابل فهم تبدیل شده و به کاربر نمایش داده می‌شوند. این خروجی بسته به نوع داده و هدف پردازش، می‌تواند در قالب‌های مختلف ارائه شود.

انواع خروجی داده شامل:

نمودارها و گراف‌ها (برای نمایش روندها و تحلیل‌ها)
جداول ساختاریافته (برای ارائه اطلاعات عددی و آماری)
بردارها و ماتریس‌ها (برای مدل‌سازی در علوم داده)
فایل‌های صوتی یا تصویری (در پردازش‌های چندرسانه‌ای)

در این مرحله، داده‌ها قابل تفسیر و استفاده می‌شوند. همچنین می‌توان خروجی را ذخیره و در چرخه‌های بعدی پردازش مجدداً استفاده کرد تا روند تحلیل داده‌ها بهبود یابد و اطلاعات دقیق‌تری در اختیار سازمان یا کاربران قرار گیرد.

مرحله ۶: ذخیره‌سازی داده

آخرین مرحله از چرخه پردازش داده، ذخیره‌سازی است که در آن، داده‌های پردازش‌شده به همراه فراداده‌ها (Metadata) برای استفاده‌های آینده ذخیره و سازمان‌دهی می‌شوند.

هدف از ذخیره‌سازی داده

بازیابی سریع اطلاعات در صورت نیاز
استفاده از داده‌های پردازش‌شده در تحلیل‌های بعدی
ایجاد پایگاه داده برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

روش‌های ذخیره‌سازی شامل

پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL)
فضاهای ابری مانند AWS، Google Cloud و Azure
ذخیره‌سازی محلی در سرورها یا دیسک‌های سخت

ذخیره‌سازی امکان استفاده مجدد از داده‌ها را فراهم کرده و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در کمترین زمان ممکن، اطلاعات مورد نیاز خود را بازیابی کنند. علاوه بر این، داده‌های ذخیره‌شده می‌توانند به عنوان ورودی چرخه‌های پردازش بعدی نیز مورد استفاده قرار گیرند.

چگونه داده‌ها را پردازش کنیم؟

برای یادگیری پردازش داده، ابتدا باید با مفاهیم پایه‌ای مانند انواع داده‌ها، ساختارهای ذخیره‌سازی، پایگاه‌های داده و سیستم‌های مدیریت اطلاعات آشنا شوید. درک نحوه سازماندهی و دسترسی به داده‌ها، پیش‌نیاز اصلی پردازش داده است.

مراحل یادگیری پردازش داده:

۱. آشنایی با مفاهیم اولیه

شناخت انواع داده (ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته)
آشنایی با پایگاه‌های داده و SQL (برای ذخیره و بازیابی داده‌ها)
مفاهیم اولیه داده‌کاوی و تحلیل داده

۲. یادگیری ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی

پایتون (Python): محبوب‌ترین زبان برای پردازش داده، همراه با کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Scikit-learn
SQL: برای بازیابی، مدیریت و تحلیل داده‌ها در پایگاه‌های داده
R: برای تحلیل‌های آماری و مدل‌سازی داده
Hadoop و Spark: برای پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)

۳. یادگیری تکنیک‌های پردازش داده

پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing): پاک‌سازی، حذف داده‌های نامعتبر و تبدیل داده‌ها
داده‌کاوی (Data Mining): کشف الگوها و روندها در مجموعه‌های داده
تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics): پردازش حجم وسیعی از داده‌ها با ابزارهایی مانند Hadoop و Spark
پردازش زبان طبیعی (NLP): تحلیل داده‌های متنی و گفتاری

پردازش داده مهارتی کلیدی در دنیای دیجیتال امروز است و در حوزه‌های مختلفی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل مالی و بازاریابی داده‌محور کاربرد دارد. با یادگیری این مهارت، می‌توانید داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنید و تصمیم‌گیری‌های بهتری بر اساس داده‌ها داشته باشید.

انواع مختلف پردازش داده چیست؟

حالا که با مفهوم پردازش داده آشنا شدیم و چرخه عمر آن را بررسی کردیم، در این بخش از مقاله مجله فرادرس، به انواع مختلف پردازش داده خواهیم پرداخت. پردازش داده، بسته به منبع جمع‌آوری داده‌ها و مراحلی که تا رسیدن به خروجی نهایی طی می‌شود، به انواع مختلفی تقسیم می‌شود. به‌طور کلی، هیچ روش پردازشی وجود ندارد که برای تمامی کاربردها و شرایط مناسب باشد.

از چه روش‌هایی در پردازش داده استفاده می‌شود؟

روش‌های پردازش داده به طور کلی در سه گروه اصلی تقسیم می‌شوند:

دستی (Manual)
ماشینی (Mechanical)
الکترونیکی (Electronic)
در ادامه، با هر یک از این روش‌ها بیشتر آشنا خواهیم شد.

پردازش داده دستی

در پردازش داده دستی، تمامی مراحل مانند جمع‌آوری داده، پالایش، مرتب‌سازی، محاسبات و سایر عملیات‌های منطقی توسط انسان انجام می‌شود و هیچ‌گونه نرم‌افزار خودکارسازی یا دستگاه الکترونیکی در این فرآیند دخیل نیست. این روش از نظر هزینه نسبتاً کم‌هزینه است و به ابزار خاصی نیاز ندارد. با این حال، ضریب خطا و هزینه کار بالا از جمله معایب آن به‌شمار می‌آید.

پردازش داده ماشینی

در پردازش داده ماشینی، عملیات پردازش داده به‌صورت ماشینی و از طریق دستگاه‌های مختلف انجام می‌شود. دستگاه‌هایی مانند ماشین حساب، ماشین تحریر و ماشین چاپ از جمله ابزارهای رایج در این روش هستند. معمولاً این روش برای انجام عملیات‌های پردازشی ساده به‌کار می‌رود.

مزیت این روش نسبت به پردازش داده دستی، ضریب خطای پایین‌تر است، اما در عوض، پیچیدگی و دشواری بیشتری دارد.

پردازش داده الکترونیکی

در پردازش داده الکترونیکی، داده‌ها از طریق فناوری‌های مدرن مانند نرم‌افزارهای کامپیوتری پردازش می‌شوند. این نرم‌افزارها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را به عنوان ورودی دریافت کرده و بر اساس آن، خروجی مورد نظر را تولید می‌کنند.

با وجود هزینه بالای پردازش داده الکترونیکی نسبت به روش‌های دیگر، سرعت پردازش، دقت بالا و پایداری این روش باعث شده است که در بسیاری از کاربردهای مختلف به‌ویژه در صنایع پیشرفته از آن بهره‌برداری شود.

کاربردهای پردازش داده چیست؟

پردازش داده، فرآیندی است که روزانه در بسیاری از زمینه‌ها با آن روبه‌رو می‌شویم. در ادامه، برخی از کاربردهای حقیقی پردازش داده را مشاهده می‌کنید:

نرم‌افزارهای خرید و فروش سهام

این نرم‌افزارها میلیون‌ها داده را به نمودارهایی ساده تبدیل می‌کنند تا کاربران بتوانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

تجارت الکترونیک

شرکت‌های فعال در این حوزه از تاریخچه جستجوی کاربران استفاده می‌کنند تا محصولات مشابه به آن‌ها پیشنهاد دهند.

آژانس‌های دیجیتال مارکتینگ

این آژانس‌ها از داده‌های جمعیت‌شناختی افراد برای شناسایی مکان‌های مناسب برای کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌کنند.

اتومبیل‌های خودران

این خودروها با بهره‌گیری از داده‌های بلادرنگ حاصل از سنسورها، می‌توانند وجود یا عدم وجود عابران و دیگر خودروها را در جاده تشخیص دهند.

از پردازش داده به تحلیل داده

پس از آشنایی با مفهوم پردازش داده، در این بخش به تحلیل داده (Data Analytics) پرداخته می‌شود. همانطور که در مطالب قبلی مجله فرادرس نیز به تحلیل داده اشاره کرده‌ایم، برای آشنایی بهتر می‌توانید مطلب مربوطه را مطالعه کنید.

امروزه، نمی‌توان نقش کلان داده (Big Data) در دنیای کسب‌وکارها را نادیده گرفت. در فرآیند کلان داده، ابتدا باید حجم عظیمی از اطلاعات پردازش شود، اما در نهایت، نتیجه نهایی بسیار مفید و ارزشمند خواهد بود. بنابراین، شرکت‌هایی که می‌خواهند مزیت رقابتی خود را حفظ کنند، به یک استراتژی پردازش داده کارآمد نیاز دارند.

تحلیل داده فرآیندی است که پس از پردازش داده انجام می‌شود و هدف آن پیدا کردن، تفسیر و متصل کردن الگوهای معنادار در داده‌ها است. به بیان ساده‌تر، در بخش پردازش داده‌ها، شکل داده‌ها تغییر می‌کند و در بخش تحلیل، ما به درک و بررسی همان داده‌ها می‌پردازیم.

صرف‌نظر از روش‌های مورد استفاده توسط دانشمندان علم داده، باید توجه داشت که حجم داده‌ها و تحلیل‌های انجام شده نیازمند حافظه ذخیره‌سازی و توان دسترسی بالایی است.

آینده پردازش داده چیست؟

با اینکه ۶ مرحله اصلی پردازش داده تاکنون تغییرات عمده‌ای نداشته است، فناوری‌های مدرن مانند رایانش ابری (Cloud Computing) تاثیر زیادی بر پیشرفت‌های این حوزه گذاشته‌اند. این پیشرفت‌ها باعث شده‌اند تا تحلیلگران و دانشمندان علم داده به سریع‌ترین، به‌صرفه‌ترین و کارآمدترین روش‌های پردازش داده دسترسی پیدا کنند.

شرکت‌های بزرگ با استفاده از رایانش ابری، تمام پلتفرم‌های خود را به یک سیستم مرکزی تبدیل می‌کنند که کار با آن بسیار راحت‌تر از گذشته است. علاوه بر این، فناوری ابری امکان یکپارچگی به‌روزرسانی‌ها، به‌ویژه در سیستم‌های قدیمی را فراهم کرده و به توسعه‌پذیری بهتر سازمان‌ها کمک می‌کند.

پلتفرم‌های ابری علاوه بر اینکه هزینه کمتری دارند، امکانات مشابهی را برای سازمان‌های کوچک و بزرگ فراهم می‌کنند. به این ترتیب، با استفاده از نوآوری‌های فناوری اطلاعات که منجر به ظهور کلان داده و چالش‌های آن شده‌اند، راه‌حل‌های مناسبی نیز ارائه شده است. در واقع، فناوری ابری قادر به پردازش حجم بالایی از داده‌ها است که تحت عنوان کلان داده شناخته می‌شوند.

جمع‌بندی

داده‌ها حاوی اطلاعات ارزشمند بسیاری برای سازمان‌ها، پژوهشگران، موسسات و کاربران حقیقی هستند. با افزایش روزافزون داده‌ها، نیاز به محققان و مهندسان که قادر به درک و کار با این حوزه باشند، بیشتر از همیشه احساس می‌شود.

در این مطلب از مجله فرادرس، یاد گرفتیم که پردازش داده یا Data Processing چیست و همچنین نگاهی به آینده این حوزه مهم داشتیم. مهم نیست که شما یک تحلیلگر کسب‌وکار باشید یا یک دانشجو؛ تا زمانی که نحوه درک و مدیریت داده‌ها را یاد بگیرید، همیشه یک قدم از دیگران جلوتر خواهید بود.