Les méthodes de traitement des données sont un moyen de transformer de grandes quantités de données brutes en informations utilisables et compréhensibles, en utilisant des méthodes telles que le traitement par lots, le traitement en temps réel, l'exploration de données et le traitement statistique. Le traitement des données utilisé à faire à la main et a pris beaucoup de temps, mais aujourd'hui, presque tout le traitement des données est effectué par ordinateur, ce qui rend le processus beaucoup plus rapide.
Que l'État essaie de trouver des modèles dans les informations de recensement ou qu'une entreprise cherche à identifier où elle réalise la plupart de ses ventes, de grandes quantités de données doivent toujours être consolidées et analysées pour trouver des informations utilisables. Le traitement par lots est la forme de traitement la plus simple, où les ordinateurs analysent les données en lots importants à des heures définies. Par exemple, la paie est constituée de données par lots, car un ordinateur analyse toutes les heures à la fin de chaque période de paie.
Le traitement en temps réel est utilisé pour les données qui peuvent être analysées immédiatement. Par exemple, un système radar traite les informations en temps réel, afin que l'opérateur obtienne immédiatement un retour d'informations.
L'exploration de données prend des informations de plusieurs sources et essaie de les combiner et de trouver des modèles. Par exemple, les épiceries examinent les ventes d'un article et voient s'il est en corrélation avec un autre article. Si tous ceux qui achètent du beurre de cacahuète achètent également de la gelée, ils peuvent assembler les deux articles.
Il existe de nombreuses façons différentes de traiter les données, mais en général, les ordinateurs ont complètement changé et amélioré les méthodes de traitement des données. Ce qui prenait des mois ou des années peut maintenant ne prendre que quelques secondes. Les ordinateurs sont capables de prendre de grandes quantités de données brutes et de trouver des informations importantes et utilisables dans les tendances de ces données.
