(i) DP: Visualizza immagine
DP sta per Immagine visualizzata. Rappresenta una foto che viene generalmente utilizzata per caricare su un sito di social network come Facebook, Twitter, Tumblr ecc.
Mostra l'immagine può essere definito come: 'Un'immagine evidenziata di una persona sui social media o su un altro profilo di chat su Internet per rappresentare la sua identità visiva'. È anche nota come immagine del profilo, ma poiché non ritrae il tuo profilo, la maggior parte delle persone preferisce chiamarla Display Picture (DP).
Puoi anche ritagliare, modificare il contrasto e la luminosità, cambiare lo sfondo dell'immagine visualizzata, ecc.
(ii) DP: Trattamento dei dati
Elaborazione dati È una tecnica che utilizza software per computer per organizzare e manipolare i dati , solitamente una grande quantità di dati numerici. Viene anche utilizzato per gestire, analizzare, calcolare, elaborare e archiviare dati. In parole semplici, è la conversione di dati grezzi in informazioni significative attraverso un processo che coinvolge sistemi informatici, software, ecc.
Generalmente, le organizzazioni utilizzano sistemi informatici e software per eseguire una serie di operazioni volte a ottenere informazioni elaborando dati grezzi. L'output informativo è presentato sotto forma di diagrammi, report, grafici, ecc. Sul mercato è disponibile un gran numero di software per elaborare i dati. Alcuni di essi sono MS Word, PowerPoint, MS Excel ecc.
Il trattamento dei dati comprende alcuni processi come:
Convalida: Questo processo garantisce che i dati forniti siano puliti, corretti e utili.
Ordinamento: Viene utilizzato per disporre gli elementi in sequenza ascendente o discendente.
dialetto ibernato
Riepilogo: Viene utilizzato per ridurre i dati di dettaglio ai loro punti principali.
Aggregazione: Viene utilizzato per combinare più dati.
Analisi: Si avvale di algoritmi e calcoli statistici specializzati e altamente accurati.
Classificazione: Viene utilizzato per separare i dati in varie categorie.
Il trattamento dei dati comprende alcuni processi:
Convalida: Questo processo garantisce che i dati forniti siano puliti, corretti e utili.
Ordinamento: Viene utilizzato per disporre gli elementi in sequenza, ascendente o discendente.
Riepilogo: Viene utilizzato per ridurre i dati dettagliati ai loro punti principali.
Aggregazione: Viene utilizzato per combinare più dati.
Analisi: Si avvale di algoritmi e calcoli statistici specializzati e altamente accurati.
Classificazione: Viene utilizzato per separare i dati in varie categorie.
Vari esempi di elaborazione dati
Che ne siamo consapevoli o meno, il trattamento dei dati avviene ogni giorno. Ecco alcuni esempi di elaborazione dei dati nel mondo reale:
- Un programma di compravendita di azioni che crea un semplice grafico da milioni di punti dati azionari.
- Le cronologie di ricerca dei clienti vengono utilizzate da un rivenditore online per suggerire loro prodotti correlati.
- Una società di marketing digitale pianifica annunci specifici per località utilizzando informazioni demografiche sui consumatori.
- I dati dei sensori in tempo reale vengono utilizzati dalle auto a guida autonoma per riconoscere altri veicoli e pedoni sulla strada.
Elaborazione dei dati per l'analisi
I Big Data stanno trasformando il modo in cui tutti noi facciamo affari. Oggi avere una strategia di elaborazione dati definita ed efficiente è fondamentale per essere flessibili e competitivi. I sei processi di elaborazione dei dati rimarranno gli stessi, ma grazie al cloud la tecnologia ha fatto passi da gigante che hanno portato alle tecniche di elaborazione dei dati più sofisticate, efficienti e veloci fino ad oggi.
Tecniche di elaborazione dei dati
L'elaborazione dei dati meccanica, elettrica e manuale sono le tre categorie principali.
Elaborazione manuale dei dati: Per elaborare questo tipo di dati viene utilizzato il lavoro manuale. L'intero processo di raccolta, filtraggio, smistamento, calcolo e altre operazioni logiche dei dati viene eseguito manualmente senza l'uso di altri apparecchi tecnici o software automatizzati. Si tratta di un approccio economico che richiede poca o nessuna attrezzatura, ma presenta degli inconvenienti, tra cui elevati costi di manodopera, elevati tassi di errore e lunghi tempi di elaborazione.
Elaborazione automatizzata dei dati: I dati vengono elaborati meccanicamente utilizzando strumenti e macchine. Strumenti semplici come calcolatrici, macchine da scrivere, macchine da stampa, ecc. potrebbero essere inclusi in questa categoria. Con questo approccio è possibile completare semplici attività di elaborazione dei dati. Sebbene presenti molti meno errori rispetto all’elaborazione dei dati da parte degli esseri umani, la crescente quantità di dati ha reso questo approccio più impegnativo.
Elaborazione computerizzata dei dati: Utilizzando software e algoritmi di elaborazione dati, i dati vengono elaborati utilizzando la tecnologia contemporanea. Al software viene fornita una serie di linee guida in modo che possa elaborare i dati e fornire risultati. Sebbene questo approccio sia il più costoso, offre il risultato con la migliore affidabilità e precisione, insieme ai tempi di elaborazione più rapidi.
L'elaborazione dei dati nel futuro
Il cloud è il luogo in cui avverrà l’elaborazione dei dati in futuro. Le attuali tecniche di elaborazione elettronica dei dati sono convenienti, ma la tecnologia cloud ne aumenta la velocità e l’efficienza. Ogni organizzazione può utilizzare più dati e acquisire insight più approfonditi se i dati sono più veloci e di maggiore qualità.
Le aziende stanno riscontrando vantaggi significativi con la migrazione dei big data nel cloud. Le aziende ora hanno la possibilità di combinare tutte le loro piattaforme in un'unica soluzione adattabile grazie alla tecnologia cloud dei big data. Quando il software si sviluppa e viene aggiornato, la tecnologia del cloud computing fonde perfettamente il nuovo con il vecchio (come spesso accade nell'ambiente dei big data).
I vantaggi dell’elaborazione dei dati nel cloud non si limitano alle grandi aziende. Le piccole imprese potrebbero davvero guadagnare molto da sole. La capacità di sviluppare e migliorare le capacità man mano che l'azienda si espande è fornita dalle piattaforme cloud, che possono avere un prezzo ragionevole. Permette alle aziende di crescere senza dover spendere molti soldi.
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