(i) DP: Visa bild

DP står för Display Picture. Det representerar ett foto som vanligtvis används för att ladda upp på en social nätverkssajt som Facebook, Twitter, Tumblr etc.

Visningsbild kan definieras som: 'En markerad bild av en person på sociala medier eller annan internetchattprofil för att representera hans visuella identitet.' Den är också känd som en profilbild, men eftersom den inte porträtterar din profil föredrar de flesta att kalla den en Display Picture (DP).

Du kan också beskära, ändra kontrast och ljusstyrka, ändra visningsbildens bakgrund etc.

(ii) DP: Databehandling

Databehandling är en teknik som använder datorprogramvara för att organisera och manipulera data , vanligtvis en stor mängd numerisk data. Den används också för att hantera, analysera, beräkna, bearbeta och lagra data. Med enkla ord är det omvandlingen av rådata till meningsfull information genom en process som involverar datorsystem, programvara etc.

I allmänhet använder organisationer datorsystem och programvara för att utföra en rad operationer för att få information genom att bearbeta rådata. Den informativa produktionen presenteras i form av diagram, rapporter och grafik etc. Det finns ett stort antal mjukvara på marknaden för att bearbeta data. Några av dem är MS Word, PowerPoint, MS Excel etc.

Databehandling inkluderar vissa processer som:

Godkännande: Denna process säkerställer att tillhandahållen data är ren, korrekt och användbar.

Sortering: Den används för att ordna objekt i någon sekvens stigande eller fallande.

hur man konverterar sträng till heltal

Sammanfattning: Den används för att reducera detaljdata till dess huvudpunkter.

Aggregation: Det används för att kombinera flera delar av data.

Analys: Den använder sig av specialiserade och mycket noggranna algoritmer och statistiska beräkningar.

Klassificering: Den används för att separera data i olika kategorier.

Databehandling inkluderar några processer:

Godkännande: Denna process säkerställer att tillhandahållen data är ren, korrekt och användbar.

Sortering: Den används för att ordna objekt i någon sekvens, stigande eller fallande.

Sammanfattning: Den används för att reducera detaljerad data till dess huvudpunkter.

Aggregation: Det används för att kombinera flera delar av data.

Analys: Den använder sig av specialiserade och mycket noggranna algoritmer och statistiska beräkningar.

Klassificering: Den används för att dela upp data i olika kategorier.

Olika exempel på databehandling

Oavsett om vi är medvetna om det eller inte, sker databehandling varje dag. Här är några exempel på databehandling i den verkliga världen:

• Ett aktiehandelsprogram som skapar en enkel graf från miljontals aktiedatapunkter.
• Kundernas sökhistorik används av en onlineåterförsäljare för att föreslå relaterade varor till dem.
• Ett digitalt marknadsföringsföretag planerar platsspecifika annonser med hjälp av demografisk information om konsumenter.
• Sensordata i realtid används av självkörande bilar för att känna igen andra fordon och fotgängare på vägen.

Bearbetar data till Analytics

Big data förändrar hur vi alla gör affärer. Idag är det viktigt att ha en definierad, effektiv databehandlingsstrategi för att vara flexibel och konkurrenskraftig. De sex processerna för databehandling kommer att förbli desamma, men tack vare molnet har tekniken gjort enorma framsteg som har resulterat i de mest sofistikerade, effektiva och snabba databehandlingsteknikerna hittills.

Tekniker för databehandling

Mekanisk, elektrisk och manuell databehandling är de tre huvudkategorierna.

heal tool gimp

Manuell bearbetning av data: Manuellt arbete används för att bearbeta denna typ av data. Hela processen med datainsamling, filtrering, sortering, beräkning och andra logiska operationer utförs manuellt utan användning av någon annan teknisk apparat eller automatiserad programvara. Det är ett billigt tillvägagångssätt som kräver lite eller ingen utrustning, men det har nackdelar, inklusive höga arbetskostnader, höga felfrekvenser och lång handläggningstid.

Automatiserad databehandling: Data bearbetas mekaniskt med hjälp av verktyg och maskiner. Enkla instrument som miniräknare, skrivmaskiner, tryckpressar etc. kan inkluderas i denna kategori. Med detta tillvägagångssätt kan enkla databehandlingsaktiviteter slutföras. Även om det har mycket färre fel än mänsklig databehandling, har den växande mängden data gjort detta tillvägagångssätt mer utmanande.

Datoriserad databehandling: Med hjälp av programvara och algoritmer för databehandling bearbetas data med modern teknologi. En uppsättning riktlinjer tillhandahålls till programvaran så att den kan bearbeta data och ge resultat. Även om detta tillvägagångssätt är det dyraste, erbjuder det resultatet med bästa tillförlitlighet och noggrannhet, tillsammans med de snabbaste handläggningstiderna.

Databehandling i framtiden

Molnet är där databehandling kommer att finnas i framtiden. Nuvarande elektroniska databehandlingstekniker är bekväma, men molnteknik ökar deras hastighet och effektivitet. Varje organisation kan använda mer data och få mer insiktsfulla insikter om data är snabbare och av högre kvalitet.

Företag ser betydande fördelar när big data migrerar till molnet. Företag har nu möjlighet att kombinera alla sina plattformar till en enda, anpassningsbar lösning tack vare big data molnteknologi. När mjukvara utvecklas och uppdateras, blandar cloud computing-teknik sömlöst det nya med det gamla (som det ofta gör i big data-miljön).

Fördelarna med molndatabehandling är inte begränsade till stora företag. Små företag kan verkligen vinna mycket på egen hand. Möjligheten att utveckla och förbättra kapaciteten när verksamheten expanderar tillhandahålls av molnplattformar, som kan vara rimligt prissatta. Det gör det möjligt för företag att växa utan att behöva spendera mycket pengar.