什么是数据处理？

作者

Tom Krantz

Staff Writer

IBM Think

Alexandra Jonker

Staff Editor

IBM Think

什么是 数据处理？

数据处理是将原始数据转换为可用信息，可通过数据收集、准备、分析和存储等结构化步骤实现。组织可以通过有效处理数据来获得可操作的洞察分析并为决策提供信息。

过去，企业依靠手工数据处理和计算器来管理较小的数据集。随着企业生成的数据量越来 越大，先进的 数据处理方法 变得至关重要。

出于这种需求， 电子数据处理 应运而生，带来了先进的 中央 处理器 (CPU) 以及能够 最大限度减少人工干预的 自动化 。

随着 人工智能 (AI) 技术的不断采用，有效数据处理比以往任何时候都更加关键。干净、结构良好的数据为 AI 模型提供动力，使企业能够自动执行 工作流 并挖掘更深入的洞察。

根据 IBM 商业价值研究院 2024年发布的一份报告，只有 29% 的科技领导者强烈认同其企业数据在质量、可访问性和安全性方面达到标准，能够支持生成式 AI 的有效扩展。但是，如果没有 高质量的 处理系统，AI 驱动的应用程序很容易出现效率低下、偏见和输出不可靠等问题。

如今， 机器学习 (ML)、AI 和 并行处理（或 并行计算）实现了大规模数据处理。凭借这些 进步，组织可以使用 Microsoft Azure 或 IBM Cloud 等云计算服务来获取洞察。

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数据处理的各个阶段

尽管数据处理方法各不相同，但将原始数据系统地转换为可用信息的过程大致分为六个阶段：

数据收集：公司可能会从物联网 (IoT) 传感器、社交媒体或第三方提供商等来源收集大量数据。在此步骤中实现数据管理实践标准化有助于简化后续数据处理任务。

数据准备：此步骤包括数据清理、验证和标准化，以保持高质量的数据集。由 Python 脚本驱动的 ML 算法可以检测异常、标记缺失值并删除重复记录，从而提高分析和 AI 模型的准确性。

数据输入：经过整理后，原始数据进入 Apache Spark 等处理系统（通过 SQL 查询、工作流或批处理作业）。通过在摄取期间优先考虑数据保护，企业可以保持合规性，尤其是在受到高度监管的环境中。

分析：算法、并行处理或多处理可以发现大数据中的模式。在这里集成 AI 可以帮助减少人工监督需求，从而加快数据分析。

数据输出：利益相关者可以使用图形、仪表板和报告来可视化数据分析结果。能否快速做出决策取决于用户是否能轻松解读这些有价值的洞察分析，尤其是在预测或风险管理方面。

数据存储：处理后的数据存储在数据仓库、数据湖或云计算存储库中，以供日后访问。符合通用数据保护条例 (GDPR) 等法规的正确数据存储实践可帮助企业维持合规性。

为什么 数据处理 很重要？

数据处理帮助组织将数据转化为有价值的洞察分析。

随着企业收集的数据越来越多，有效的处理系统可以帮助改善决策并简化运营。它们还可以帮助确保数据准确、高度安全，并为高级 AI 应用做好准备。

改善预测和决策

AI 和 ML 工具分析数据集以发现洞察分析，从而帮助组织优化定价策略、预测市场趋势和改进运营规划。图表和仪表板等数据可视化工具使复杂的洞察分析更容易获得，从而将原始数据转化为利益相关者切实可行的情报。

增强商业智能

经济高效的数据准备和分析可以帮助公司优化运营，从汇总营销绩效数据到改善库存预测。

更广泛地说，基于 Microsoft Azure 和 AWS 等云平台建立的实时数据管道使企业能够按需扩展处理能力。此能力有助于确保对大型数据集进行快速、高效的分析。

数据保护与合规

稳健的数据处理有助于组织保护敏感信息并遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规。数据仓库和数据湖等高度安全的数据存储解决方案通过保持对数据的存储、访问和保留方式的控制来帮助降低风险。自动化处理系统可以与治理框架集成并实施策略，从而保持一致且合规的数据处理。

为 AI 和生成式 AI 应用程序准备数据

高质量的结构化数据对于生成式 AI (Gen AI) 模型和其他 AI 驱动的应用至关重要。数据科学家依靠先进的处理系统来清理、分类和丰富数据。这项准备工作有助于确保为 AI 训练正确设置数据格式。

通过使用 AI 驱动的自动化，企业还可以加速数据准备并提高 ML 和生成式 AI 解决方案的性能。

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数据处理中的 关键技术

处理系统的进步重新定义了组织分析和管理信息的方式。

早期的数据处理依靠手动输入、基本计算器和批量计算，往往导致效率低下和数据质量不稳定。随着时间推移，SQL 数据库、云计算和 ML 算法等创新技术激励企业优化数据处理方式。

如今，关键的数据处理技术包括：

云计算 和 大数据 框架

基于云的处理系统提供可扩展的计算能力，使企业能够管理大量数据，而无需大量的基础架构投资。Apache Hadoop 和 Spark 等框架可处理实时数据，使企业能够优化从供应链预测到个性化购物体验的各个环节。

机器学习 和 AI 驱动的 自动化

机器学习算法的兴起改变了数据处理的方式。TensorFlow 等人工智能驱动的工具可简化数据准备、增强预测模型并自动分析大规模数据分析。Apache Kafka 等实时框架可优化数据管道，改进欺诈检测、动态定价和电子商务推荐引擎等应用程序。

边缘计算和设备端处理

为了减少延迟并改进实时数据分析，边缘计算可以在更靠近信息源的地方处理信息。这对于需要即时决策的行业至关重要，例如医疗保健行业，因为瞬间做出决策关系重大。

本地化数据处理还可以通过最大限度地减少延迟来增强客户互动和库存管理。

量子计算和高级优化

量子计算有望通过解决超出传统计算能力范畴的复杂优化问题来彻底改变数据处理。随着用例数量的增长，量子计算将推动密码学、物流和大规模模拟等领域的变革，在加速洞察分析的同时，重塑数据处理的未来。

数据处理类型

企业可根据其运营和可扩展性要求，采用不同的数据处理方法：

批处理：这种方法按预定的时间间隔处理原始数据，对于重复性工作量来说，成本效益高且人工干预最少。批处理尤其适用于汇总交易或处理工资单等常规任务。

实时处理：实时处理对于医疗监控或欺诈检测等需要即时输出数据的时间敏感型应用至关重要。自动数据验证、机器学习和低延迟工具可以帮助组织在事件发生时做出响应。

多处理：多处理将数据处理任务分布在多个 CPU 上，以高效处理大数据。对于并行运行复杂数据分析的数据工程师来说，这种方法很有价值，可以缩短总处理时间。

人工数据处理：顾名思义，人工数据处理涉及人工干预。这种方法虽然速度较慢，但在监管环境下或需要精确的人工判断以避免错误时（如在专业审计或关键数据录入活动中）很有必要。

在线处理：在线处理支持在社交媒体或电子商务等环境中进行持续的实时数据交互。通过不断更新数据集，在线处理可以将用户行为分析与动态系统响应相匹配，从而部署 ML 算法来实时优化体验。

数据处理 面临的挑战

组织在管理大量数据时面临多项挑战，包括：

质量问题可扩展性约束整合的复杂性法规一致性

数据质量问题

数据清理或验证不当会导致数据不准确，例如意外的冗余、字段不完整和格式不一致。这些问题可能会降低洞察分析的价值，破坏预测工作并严重影响企业运营。

思考一下 Unity Software 的案例，该公司由于“不良专有客户数据”带来的“自戕之举”而损失约 50 亿美元市值。通过保持严格的数据质量标准并减少人工监督，组织可以提高可靠性并在整个数据生命周期内坚持道德实践。

可扩展性限制因素

传统的处理单元或旧版架构可能会因不断扩大的数据集而变得不堪重负。到 2028 年，全球数据领域预计将达到 393.9 ZB。1大约是地球上沙粒总数的 50000 倍。

如果没有行之有效的扩展战略，企业将面临瓶颈、查询速度慢和基础架构成本上升等风险。现代多处理和并行处理方法可以将工作量分布在多个 CPU 上，使系统能够实时处理大量数据。

整合的复杂性

汇集来自不同提供商、本地系统和云计算环境的原始数据相当困难。根据 Anaconda 的《2023 年数据科学现状》报告，数据准备仍然是数据科学从业者最耗时的任务。2这可能需要完成各类数据处理以统一数据并保留沿袭，特别是在受到严格监管的行业中。

精心设计的解决方案可以减少碎片并在管道的每个阶段维护有价值的信息，而标准化的处理步骤有助于确保多个环境的一致性。

法规一致性

GDPR 等法规将数据保护作为重中之重。2024 年，违规罚款总额约为 12 亿欧元。3随着数据处理增多，监管风险也在增加，组织需要兼顾数据自主、用户同意跟踪和自动合规报告等要求。

与注重性能的处理步骤不同，监管解决方案优先考虑安全性和数据质量。数据最小化和加密等技术可以帮助企业在处理原始数据的同时遵守隐私法。

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