(i) DP: Vis bilde

DP står for Display Picture. Det representerer et bilde som vanligvis brukes til å laste opp på et sosialt nettverk som Facebook, Twitter, Tumblr etc.

Vis bilde kan defineres som: 'Et uthevet bilde av en person på sosiale medier eller annen nettpratprofil for å representere hans visuelle identitet.' Det er også kjent som et profilbilde, men siden det ikke viser profilen din, foretrekker de fleste å kalle det et Display Picture (DP).

Du kan også beskjære, endre kontrast og lysstyrke, endre skjermbildets bakgrunn osv.

(ii) DP: Databehandling

Databehandling er en teknikk som bruker dataprogramvare til å organisere og manipulere data , vanligvis en stor mengde numeriske data. Den brukes også til å administrere, analysere, beregne, behandle og lagre data. Med enkle ord er det konvertering av rådata til meningsfull informasjon gjennom en prosess som involverer datasystemer, programvare osv.

Generelt bruker organisasjoner datasystemer og programvare for å utføre en rekke operasjoner for å innhente informasjon ved å behandle rådata. Den informative produksjonen presenteres i form av diagrammer, rapporter og grafikk osv. Det finnes et stort antall programvare tilgjengelig i markedet for å behandle dataene. Noen av dem er MS Word, PowerPoint, MS Excel etc.

Databehandling inkluderer noen prosesser som:

Validering: Denne prosessen sikrer at oppgitte data er rene, korrekte og nyttige.

Sortering: Den brukes til å ordne elementer i en eller annen rekkefølge stigende eller synkende.

java concat strenger

Oppsummering: Den brukes til å redusere detaljdata til hovedpunktene.

Aggregasjon: Den brukes til å kombinere flere deler av data.

Analyse: Den gjør bruk av spesialiserte og svært nøyaktige algoritmer og statistiske beregninger.

Klassifisering: Den brukes til å skille data i ulike kategorier.

Databehandling inkluderer noen prosesser:

Validering: Denne prosessen sikrer at oppgitte data er rene, korrekte og nyttige.

Sortering: Den brukes til å ordne elementer i en eller annen rekkefølge, stigende eller synkende.

Oppsummering: Den brukes til å redusere detaljerte data til hovedpunktene.

Aggregasjon: Den brukes til å kombinere flere deler av data.

Analyse: Den gjør bruk av spesialiserte og svært nøyaktige algoritmer og statistiske beregninger.

Klassifisering: Den brukes til å dele data inn i ulike kategorier.

Ulike eksempler på databehandling

Enten vi er klar over det eller ikke, skjer databehandling hver dag. Her er noen tilfeller av databehandling i den virkelige verden:

• Et aksjehandelsprogram som lager en enkel graf fra millioner av aksjedatapunkter.
• Kundenes søkehistorikk brukes av en nettforhandler til å foreslå relaterte varer til dem.
• Et digitalt markedsføringsfirma planlegger stedsspesifikke annonser ved å bruke demografisk informasjon om forbrukere.
• Sanntidssensordata brukes av selvkjørende biler for å gjenkjenne andre kjøretøy og fotgjengere på veien.

Behandler data til Analytics

Big data forandrer måten vi alle driver forretning på. I dag er det viktig å ha en definert, effektiv databehandlingsstrategi for å være fleksibel og konkurransedyktig. De seks prosessene for databehandling vil forbli de samme, men takket være skyen har teknologien gjort enorme fremskritt som har resultert i de mest sofistikerte, effektive og raske databehandlingsteknikkene til dags dato.

Teknikker for databehandling

Mekanisk, elektrisk og manuell databehandling er de tre hovedkategoriene.

Manuell behandling av data: Manuell arbeidskraft brukes til å behandle denne typen data. Hele prosessen med datainnsamling, filtrering, sortering, databehandling og andre logiske operasjoner utføres manuelt uten bruk av noe annet teknisk apparat eller automatisert programvare. Det er en billig tilnærming som krever lite eller ingen utstyr, men den har ulemper, inkludert høye arbeidskostnader, høye feilprosent og lang behandlingstid.

Automatisert databehandling: Data behandles mekanisk ved hjelp av verktøy og maskiner. Enkle instrumenter som kalkulatorer, skrivemaskiner, trykkpresser osv. kan inkluderes i denne kategorien. Med denne tilnærmingen kan enkle databehandlingsaktiviteter fullføres. Selv om den har mye færre feil enn menneskelig databehandling, har den økende mengden data gjort denne tilnærmingen mer utfordrende.

Datastyrt databehandling: Ved å bruke databehandlingsprogramvare og algoritmer behandles data ved bruk av moderne teknologi. Et sett med retningslinjer er gitt til programvaren slik at den kan behandle dataene og gi resultater. Selv om denne tilnærmingen er den dyreste, gir den resultatet med den beste påliteligheten og nøyaktigheten, sammen med de raskeste behandlingstidene.

Databehandling i fremtiden

Skyen er der databehandlingen vil være i fremtiden. Nåværende elektroniske databehandlingsteknikker er praktiske, men skyteknologi øker hastigheten og effektiviteten. Hver organisasjon kan bruke mer data og tilegne seg mer innsiktsfull innsikt hvis dataene er raskere og av høyere kvalitet.

matriseprogram i c-språk

Bedrifter ser betydelige fordeler når big data migrerer til skyen. Bedrifter har nå muligheten til å kombinere alle plattformene sine til én enkelt, tilpasningsdyktig løsning takket være skyteknologi for store data. Når programvare utvikler og oppdateres, blander cloud computing-teknologi sømløst det nye med det gamle (som det ofte gjør i big data-miljøet).

Fordelene med skydatabehandling er ikke begrenset til store selskaper. Små bedrifter kan virkelig tjene mye på egen hånd. Muligheten til å utvikle og forbedre evner etter hvert som virksomheten utvides, leveres av skyplattformer, som kan være rimelige. Det gjør det mulig for bedrifter å vokse uten å måtte bruke mye penger.