يقوم الدماغ البشري بعملية معالجة المعلومات ليكون لنا الطريقة التي نتصور بها المعلومات ونستوعبها. هناك نماذج مختلفة لهذه المعالجة ، أحدها هو نموذج الترميز المزدوج للمعلومات (وتشكيل نموذج عقلي من نوعي المعالجة (النظام “اللفظي” والنظام “المجازي”).
يصبح جانب معالجة المعلومات عاملاً مهمًا للغاية في مجال الذكاء الاصطناعي ولبرامج النمذجة التي تحاول تشجيع أنواع معينة من التفكير أو الاستكشاف. في حالة مواجهة معلومات جديدة ، سيحاول الدماغ عادةً دمجها في المفاهيم السابقة ونماذجها العقلية الموجودة مسبقًا.
فهرس
ما هي معالجة المعلومات ؟
البيانات أو المعلومات في شكلها الخام ليست مفيدة لأي منظمة. معالجة المعلومات هي طريقة جمع البيانات الأولية وترجمتها إلى معلومات قابلة للاستخدام. يتم إجراؤها عادةً في عملية خطوة بخطوة بواسطة فريق من علماء البيانات ومهندسي البيانات في إحدى المؤسسات. يتم جمع البيانات الأولية وتصفيتها وفرزها ومعالجتها وتحليلها وتخزينها ثم عرضها بتنسيق قابل للقراءة.
تعد معالجة المعلومات أمرًا ضروريًا للمؤسسات لإنشاء استراتيجيات أعمال أفضل وزيادة قدرتها التنافسية. من خلال تحويل البيانات إلى تنسيقات قابلة للقراءة مثل الرسوم البيانية والمخططات والمستندات ، يمكن للموظفين في جميع أنحاء المؤسسة فهم البيانات واستخدامها.
الآن بعد أن حددنا ما نعنيه بمعالجة البيانات ، دعنا نفحص دورة معالجة البيانات.
كل شيء عن دورة معالجة المعلومات
تتكون دورة معالجة المعلومات من سلسلة من الخطوات حيث يتم إدخال البيانات الأولية (المدخلات) في نظام لإنتاج رؤى قابلة للتنفيذ (مخرجات). يتم اتخاذ كل خطوة بترتيب معين ، ولكن يتم تكرار العملية بأكملها بطريقة دورية. يمكن تخزين مخرجات دورة معالجة البيانات الأولى وتغذيتها كمدخلات للدورة التالية.
الخطوة 1: التجميع
يعد جمع البيانات الأولية الخطوة الأولى في دورة معالجة المعلومات . نوع البيانات الخام التي يتم جمعها له تأثير كبير على المخرجات المنتجة. ومن ثم ، يجب جمع البيانات الأولية من مصادر محددة ودقيقة بحيث تكون النتائج اللاحقة صالحة وقابلة للاستخدام. يمكن أن تتضمن البيانات الأولية أرقامًا نقدية وملفات تعريف ارتباط موقع الويب وبيانات الأرباح / الخسائر للشركة وسلوك المستخدم وما إلى ذلك.
الخطوة الثانية: التحضير
إعداد البيانات أو تنظيف البيانات هو عملية فرز وتصفية البيانات الأولية لإزالة البيانات غير الضرورية وغير الدقيقة. يتم فحص البيانات الأولية بحثًا عن الأخطاء أو الازدواجية أو الحسابات الخاطئة أو البيانات المفقودة ، وتحويلها إلى نموذج مناسب لمزيد من التحليل والمعالجة. يتم ذلك لضمان إدخال البيانات عالية الجودة فقط في وحدة المعالجة.
الغرض من هذه الخطوة هو إزالة البيانات السيئة (البيانات الزائدة عن الحاجة أو غير المكتملة أو غير الصحيحة) وذلك للبدء في تجميع معلومات عالية الجودة بحيث يمكن استخدامها بأفضل طريقة ممكنة لذكاء الأعمال.
الخطوة 3: الإدخال
في هذه الخطوة ، يتم تحويل البيانات الأولية إلى نموذج يمكن قراءته آليًا وإدخالها في وحدة المعالجة. يمكن أن يكون هذا في شكل إدخال البيانات من خلال لوحة المفاتيح أو الماسح الضوئي أو أي مصدر إدخال آخر.
الخطوة 4: معالجة البيانات
في هذه الخطوة ، تخضع البيانات الأولية لأساليب معالجة بيانات مختلفة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتوليد مخرجات مرغوبة. قد تختلف هذه الخطوة قليلاً من عملية إلى عملية اعتمادًا على مصدر البيانات التي تتم معالجتها (بحيرات البيانات ، وقواعد البيانات عبر الإنترنت ، والأجهزة المتصلة ، وما إلى ذلك) والاستخدام المقصود للمخرجات.
الخطوة 5: الإخراج
يتم نقل البيانات أخيرًا وعرضها على المستخدم في شكل يمكن قراءته مثل الرسوم البيانية والجداول وملفات المتجهات والصوت والفيديو والمستندات وما إلى ذلك. يمكن تخزين هذا الإخراج ومعالجته بشكل أكبر في دورة معالجة البيانات التالية.
الخطوة 6: التخزين
الخطوة الأخيرة في دورة معالجة المعلومات هي التخزين ، حيث يتم تخزين البيانات والبيانات الوصفية لمزيد من الاستخدام. يسمح هذا بالوصول السريع إلى المعلومات واستعادتها كلما دعت الحاجة ، كما يسمح باستخدامها كمدخلات في دورة معالجة البيانات التالية مباشرة.
الآن بعد أن تعلمنا ما هي معالجة البيانات ودورتها ، يمكننا الآن إلقاء نظرة على الأنواع.
طرق معالجة المعلومات
هناك ثلاث طرق رئيسية لمعالجة المعلومات- يدوية وميكانيكية وإلكترونية.
المعالجة اليدوية المعلومات
يتم التعامل مع طريقة معالجة البيانات هذه يدويًا. تتم العملية الكاملة لجمع البيانات ، والتصفية ، والفرز ، والحساب ، والعمليات المنطقية الأخرى كلها بتدخل بشري ودون استخدام أي جهاز إلكتروني أو برنامج أتمتة آخر. إنها طريقة منخفضة التكلفة ولا تتطلب سوى أدوات قليلة أو معدومة ، ولكنها تنتج أخطاء عالية وتكاليف عمالة عالية والكثير من الوقت والملل.
المعالجة الميكانيكية للمعلومات
تتم معالجة البيانات آليًا من خلال استخدام الأجهزة والآلات. يمكن أن تشمل هذه الأجهزة البسيطة مثل الآلات الحاسبة ، والآلات الكاتبة ، وآلة الطباعة ، وما إلى ذلك. يمكن تحقيق عمليات معالجة البيانات البسيطة بهذه الطريقة. تحتوي على أخطاء أقل بكثير من المعالجة اليدوية للبيانات ، لكن زيادة البيانات جعلت هذه الطريقة أكثر تعقيدًا وصعوبة.
المعالجة الالكترونية للبيانات
تتم معالجة البيانات بتقنيات حديثة باستخدام برامج وبرامج معالجة البيانات. يتم إعطاء مجموعة من التعليمات للبرنامج لمعالجة البيانات وإنتاج المخرجات. هذه الطريقة هي الأغلى ثمناً ولكنها توفر أسرع سرعات معالجة مع أعلى موثوقية ودقة في الإخراج.
أمثلة على معالجة البيانات
تحدث معالجة البيانات في حياتنا اليومية سواء كنا على علم بها أم لا. فيما يلي بعض الأمثلة الواقعية لمعالجة البيانات:
- برنامج تداول الأسهم الذي يحول ملايين بيانات الأسهم إلى رسم بياني بسيط
- تستخدم شركة التجارة الإلكترونية سجل بحث العملاء للتوصية بمنتجات مماثلة
- تستخدم شركة التسويق الرقمي البيانات الديموغرافية للأشخاص لوضع إستراتيجيات للحملات الخاصة بالموقع
- تستخدم السيارة ذاتية القيادة البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار لاكتشاف ما إذا كان هناك مشاة وسيارات أخرى على الطريق
الانتقال من معالجة المعلومات إلى التحليلات
إذا كان علينا اختيار شيء واحد يبرز في أهم مغير قواعد اللعبة في عالم الأعمال اليوم ، فهو البيانات الضخمة. على الرغم من أنه ينطوي على التعامل مع كمية هائلة من المعلومات ، إلا أن المكافآت لا يمكن إنكارها. لهذا السبب تحتاج الشركات التي ترغب في الحفاظ على قدرتها التنافسية في سوق القرن الحادي والعشرين إلى إستراتيجية فعالة لمعالجة البيانات.
التحليلات ، وهي عملية البحث عن أنماط ذات مغزى في البيانات وتفسيرها وإيصالها ، هي الخطوة المنطقية التالية بعد معالجة البيانات. في حين أن معالجة البيانات تغير البيانات من نموذج إلى آخر ، تأخذ التحليلات تلك النماذج التي تمت معالجتها حديثًا وتجعلها منطقية.
ولكن بغض النظر عن البيانات التي يستخدمها العلماء من هذه العمليات ، فإن الحجم الهائل للبيانات وتحليل أشكالها المعالجة يتطلبان قدرات تخزين وإمكانية وصول أكبر ، مما يقودنا إلى القسم التالي!
مستقبل معالجة المعلومات
يمكن تلخيص مستقبل معالجة البيانات بشكل أفضل في عبارة قصيرة واحدة: الحوسبة السحابية.
بينما تظل الخطوات الست لمعالجة البيانات غير قابلة للتغيير ، فقد قدمت التكنولوجيا السحابية تطورات مذهلة في تكنولوجيا معالجة المعلمات التي منحت محللي البيانات والعلماء أساليب معالجة البيانات الأسرع والأكثر تقدمًا والأكثر فعالية من حيث التكلفة والأكثر كفاءة اليوم.
تتيح السحابة للشركات دمج الأنظمة الأساسية الخاصة بها في نظام مركزي واحد يسهل التعامل معه والتكيف معه. تسمح تقنية السحابة بالتكامل السلس للترقيات والتحديثات الجديدة للأنظمة القديمة مع توفير قابلية تطوير هائلة للمؤسسات.
تعتبر المنصات السحابية أيضًا ميسورة التكلفة وتعمل كمعادل كبير بين المؤسسات الكبيرة والشركات الصغيرة.
لذلك ، قدمت نفس ابتكارات تكنولوجيا المعلومات التي خلقت البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها الحل أيضًا. يمكن للسحابة التعامل مع أعباء العمل الضخمة التي تتميز بها عمليات البيانات الضخمة.
كيف أستخدم معالجة المعلومات؟
ما تحتاج إلى معرفته هو أنه لتنفيذ هذه الخطوة ، لا يوجد دليل “خطوة بخطوة” يعمل دائمًا. ومع ذلك ، يمكنك العثور على الكثير من المحتوى على الإنترنت الذي يقدم خطوات أساسية يمكنك اتباعها ؛ لكن هذه الخطوات تعتمد بشكل كبير على نوع البيانات وحالات الاستخدام الخاصة بالشركة وأسئلتها الخاصة.
لتحقيق جودة معالجة البيانات ، يجب أن تبدأ أولاً بطرح الأسئلة الصحيحة والاستعداد لتكييفها مع تقدمك. من هناك ، يمكننا وضع بعض الفرضيات ومحاولة اختبارها.
معالجة المعلومات هي عملية تحدث طوال الوقت وليست مرحلة محددة جيدًا تبدأ وتنتهي في وقت محدد. يمكننا مقارنة هذا الإجراء برئتي كائن حي يحتاج إلى التنفس طوال الوقت من أجل الاستمرار في العمل.
تاريخ معالجة البيانات
كانت معالجة البيانات موجودة بالفعل قبل وقت طويل من ظهور أجهزة الكمبيوتر. من قبل ، قمنا بتنظيم البيانات في سجلات. كان هناك بروتوكول يجب احترامه ، أي أن البيانات يجب أن تحترم بنية معينة ، وأن يتم إدخالها في وقت معين ، وما إلى ذلك.
على سبيل المثال ، للبحث عن كلمة في مستند بأكمله ، كان عليك الانتقال إلى قسم “فهرس المصطلحات” ، والذي سمح لك بالبحث عن كلمة رئيسية واحدة في كل صفحة. نحن نعلم اليوم أن CTRL + F البسيط يمكنه إجراء هذه العملية بسرعة كبيرة.
بفضل التقدم التكنولوجي ، تمكنا من تسهيل هذه المهام وفي الوقت الحالي لدينا أدوات كمبيوتر لتخزين (MySql ، أو في السحابة) ومعالجة المعلومات (Jupyter Notebooks تم تكييفه مع لغة Python ، RStudio مكيف للغة R ، Spark لإدارة البيانات الكبيرة).
مثال على معاجة المعلومات
لنفترض أننا شركة تجارة إلكترونية. يمكنك استخدام خدمات نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الذي سيسمح لك ، من بين أشياء أخرى ، باسترداد معلومات حول عملائك وخدماتك. يجب أن تكون البيانات المجمعة متوافقة مع القوانين المعمول بها (أي أنها قد تتغير بمرور الوقت). بشكل عام ، يمكن أن تأتي بيانات العملاء أيضًا من استبيانات أو ملاحظات مباشرة أو من شركات خارجية أو ببساطة بيانات من مصدر مفتوح.
بمجرد أن نتمكن من الوصول إلى هذه البيانات ، والتي يمكن أن تأتي من مصادر مختلفة ، فإننا نمر بمرحلة من تنظيف البيانات ومعالجتها. في هذه المرحلة ، سنعطي هيكلًا للبيانات: معالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة ، وإدارة التكرارات ، والتمييز بين المتغيرات العددية والفئوية ، ووضع التنسيق الصحيح التواريخ وإنشاء أعمدة جديدة وما إلى ذلك. غالبًا ما يكون هذا الجزء هو الأطول وهو مهم جدًا لبقية التحليل.