(i) DP: ディスプレイピクチャ
DP はディスプレイ ピクチャーの略です。 Facebook、Twitter、Tumblrなどのソーシャルネットワーキングサイトにアップロードするために一般的に使用される写真を表します。
表示画像 「ソーシャル メディアやその他のインターネット チャット プロフィール上で、その人の視覚的アイデンティティを表すためにハイライトされた人物の写真」と定義できます。これはプロフィール写真としても知られていますが、プロフィールを表すものではないため、ほとんどの人はディスプレイ写真 (DP) と呼ぶことを好みます。
トリミング、コントラストや明るさの変更、表示画像の背景の変更なども行えます。
(ii) DP: データ処理
情報処理 は コンピュータ ソフトウェアを使用してデータを整理および操作する技術 、通常は大量の数値データです。データの管理、分析、計算、処理、保存にも使用されます。簡単に言うと、コンピュータ システムやソフトウェアなどが関与するプロセスを通じて、生データを意味のある情報に変換することです。
一般に、組織はコンピューターシステムとソフトウェアを使用して、生データを処理して情報を取得する一連の操作を実行します。有益な出力は、図、レポート、グラフィックなどの形式で表示されます。市場には、データを処理するために利用できるソフトウェアが多数あります。それらの中には、MS Word、PowerPoint、MS Excel などがあります。
データ処理には次のようなプロセスが含まれます。
検証: このプロセスにより、提供されたデータがクリーンで正しく、有用であることが保証されます。
並べ替え: 項目を昇順または降順で何らかの順序で配置するために使用されます。
ユーザー名
要約: 詳細データを要点に絞り込むために使用されます。
集計: 複数のデータを結合するために使用されます。
分析： 専門的かつ高精度のアルゴリズムと統計計算を利用します。
分類： データをさまざまなカテゴリに分類するために使用されます。
データ処理にはいくつかのプロセスが含まれます。
検証: このプロセスにより、提供されたデータがクリーンで正しく、有用であることが保証されます。
並べ替え: これは、項目を昇順または降順で何らかの順序で配置するために使用されます。
要約: 詳細なデータを要点に絞り込むために使用されます。
集計: 複数のデータを結合するために使用されます。
分析： 専門的かつ高精度のアルゴリズムと統計計算を利用します。
分類： データをさまざまなカテゴリに分類するために使用されます。
各種データ処理例
私たちが意識しているかどうかに関係なく、データ処理は毎日行われています。現実世界でのデータ処理の例をいくつか示します。
- 数百万の株式データポイントからシンプルなグラフを作成する株式取引プログラム。
- 顧客の検索履歴は、オンライン小売業者が関連商品を提案するために使用されます。
- デジタル マーケティング会社は、消費者に関する人口統計情報を使用して、地域に特化した広告を計画しています。
- リアルタイムのセンサー データは、自動運転車によって道路上の他の車両や歩行者を認識するために使用されます。
分析のためのデータの処理
ビッグデータは、私たち全員のビジネスのやり方を変えています。現在、柔軟性と競争力を高めるには、定義された効率的なデータ処理戦略を持つことが不可欠です。データ処理の 6 つのプロセスは変わりませんが、クラウドのおかげでテクノロジーは大幅に進歩し、これまでで最も洗練され、効率的かつ迅速なデータ処理技術が実現しました。
データ処理のテクニック
機械的、電気的、手動によるデータ処理が 3 つの主要なカテゴリです。
データを手動で処理する: この種のデータの処理には手作業が使用されます。データ収集、フィルタリング、並べ替え、計算、その他の論理操作のプロセス全体は、他の技術的な装置や自動化されたソフトウェアを使用せずに手動で実行されます。これは、機器をほとんどまたはまったく必要としない安価なアプローチですが、人件費が高く、ミス率が高く、処理時間が長いなどの欠点があります。
自動データ処理: データはツールや機械を使用して機械的に処理されます。電卓、タイプライター、印刷機などの単純な機器がこのカテゴリに含まれる場合があります。このアプローチを使用すると、簡単なデータ処理アクティビティを完了できます。人間によるデータ処理よりもエラーははるかに少ないものの、データ量の増加により、このアプローチはより困難になっています。
コンピュータによるデータ処理: データ処理ソフトウェアとアルゴリズムを利用して、データは最新のテクノロジーを利用して処理されます。ソフトウェアがデータを処理して結果を提供できるように、一連のガイドラインがソフトウェアに提供されます。このアプローチは最もコストがかかりますが、最も速い処理時間とともに最高の信頼性と精度を備えた結果が得られます。
将来のデータ処理
クラウドは将来のデータ処理の場所になります。現在の電子データ処理技術は便利ですが、クラウド技術により速度と効率が向上します。データが高速で高品質であれば、各組織はより多くのデータを利用し、より洞察力に富んだ洞察を得ることができます。
リティク・ローシャン
ビッグデータがクラウドに移行することで、企業は大きなメリットを享受しています。ビッグ データ クラウド テクノロジーのおかげで、企業はすべてのプラットフォームを 1 つの適応性のあるソリューションに組み合わせることができるようになりました。ソフトウェアが開発および更新されるとき、クラウド コンピューティング テクノロジは、新しいものと古いものをシームレスに融合させます (ビッグ データ環境ではよく行われます)。
クラウド データ処理のメリットは大企業に限定されません。中小企業は実際に単独で大きな利益を得る可能性があります。ビジネスの拡大に応じて機能を開発および強化できる機能は、手頃な価格のクラウド プラットフォームによって提供されます。これにより、企業は多額の資金をかけずに成長することが可能になります。