(i) DP: Exibir imagem
DP significa Exibir imagem. Representa uma foto que geralmente é usada para upload em um site de rede social como Facebook, Twitter, Tumblr etc.
Exibir imagem pode ser definido como: 'Uma imagem destacada de uma pessoa nas redes sociais ou outro perfil de bate-papo na Internet para representar sua identidade visual.' Também é conhecida como foto de perfil, mas como não retrata o seu perfil, a maioria das pessoas prefere chamá-la de Imagem de Exibição (DP).
Você também pode cortar, alterar o contraste e o brilho, alterar o fundo da imagem exibida, etc.
(ii) DP: Tratamento de Dados
Processamento de dados é uma técnica que usa software de computador para organizar e manipular dados , geralmente uma grande quantidade de dados numéricos. Também é usado para gerenciar, analisar, calcular, processar e armazenar dados. Em palavras simples, é a conversão de dados brutos em informações significativas por meio de um processo que envolve sistemas de computador, software, etc.
Geralmente, as organizações utilizam sistemas e softwares de computador para realizar uma série de operações para obter informações por meio do processamento de dados brutos. O resultado informativo é apresentado na forma de diagramas, relatórios e gráficos etc. Existe um grande número de softwares disponíveis no mercado para processar os dados. Alguns deles são MS Word, PowerPoint, MS Excel etc.
O processamento de dados inclui alguns processos como:
Validação: Este processo garante que os dados fornecidos sejam limpos, corretos e úteis.
Ordenação: É usado para organizar os itens em alguma sequência crescente ou decrescente.
obter a data atual em java
Resumo: É usado para reduzir dados detalhados aos seus pontos principais.
Agregação: É usado para combinar vários dados.
Análise: Faz uso de algoritmos e cálculos estatísticos especializados e altamente precisos.
Classificação: É usado para separar dados em várias categorias.
O processamento de dados inclui alguns processos:
Validação: Este processo garante que os dados fornecidos sejam limpos, corretos e úteis.
Ordenação: É usado para organizar os itens em alguma sequência, crescente ou decrescente.
Resumo: É usado para reduzir dados detalhados aos seus pontos principais.
Agregação: É usado para combinar vários dados.
Análise: Faz uso de algoritmos e cálculos estatísticos especializados e altamente precisos.
Classificação: É usado para separar dados em várias categorias.
Vários exemplos de processamento de dados
Quer estejamos cientes disso ou não, o processamento de dados acontece todos os dias. Aqui estão alguns exemplos de processamento de dados no mundo real:
- Um programa de negociação de ações que cria um gráfico simples a partir de milhões de pontos de dados de ações.
- Os históricos de pesquisa dos clientes são usados por um varejista on-line para sugerir produtos relacionados a eles.
- Uma empresa de marketing digital planeja anúncios específicos para locais usando informações demográficas sobre os consumidores.
- Os dados dos sensores em tempo real são usados por carros autônomos para reconhecer outros veículos e pedestres na estrada.
Processamento de dados para análise
O big data está transformando a forma como todos nós fazemos negócios. Hoje, ter uma estratégia de processamento de dados definida e eficiente é essencial para ser flexível e competitivo. Os seis processos de processamento de dados permanecerão os mesmos, mas graças à nuvem, a tecnologia fez enormes avanços que resultaram nas técnicas de processamento de dados mais sofisticadas, eficientes e rápidas até hoje.
Técnicas de Processamento de Dados
O processamento de dados mecânico, elétrico e manual são as três categorias principais.
Processando dados manualmente: O trabalho manual é usado para processar esse tipo de dados. Todo o processo de coleta de dados, filtragem, classificação, computação e outras operações lógicas é realizado manualmente, sem o uso de qualquer outro aparato técnico ou software automatizado. É uma abordagem barata que requer pouco ou nenhum equipamento, mas tem desvantagens, incluindo elevados custos de mão-de-obra, elevadas taxas de erros e um longo tempo de processamento.
Processamento automatizado de dados: Os dados são processados mecanicamente por meio de ferramentas e máquinas. Instrumentos simples como calculadoras, máquinas de escrever, impressoras, etc., podem ser incluídos nesta categoria. Com esta abordagem, atividades simples de processamento de dados podem ser concluídas. Embora tenha muito menos falhas do que o processamento humano de dados, a crescente quantidade de dados tornou esta abordagem mais desafiadora.
b+ árvores
Processamento informatizado de dados: Utilizando software e algoritmos de processamento de dados, os dados são processados utilizando tecnologia contemporânea. Um conjunto de diretrizes é fornecido ao software para que ele possa processar os dados e fornecer resultados. Embora esta abordagem seja a mais cara, ela oferece o resultado com a melhor confiabilidade e precisão, juntamente com os tempos de processamento mais rápidos.
Processamento de dados no futuro
A nuvem é onde estará o processamento de dados no futuro. As atuais técnicas de processamento eletrônico de dados são convenientes, mas a tecnologia em nuvem aumenta sua velocidade e eficiência. Cada organização pode utilizar mais dados e adquirir insights mais criteriosos se os dados forem mais rápidos e de maior qualidade.
As empresas estão obtendo benefícios significativos à medida que o big data migra para a nuvem. As empresas agora têm a opção de combinar todas as suas plataformas em uma solução única e adaptável, graças à tecnologia de nuvem de big data. Quando o software é desenvolvido e atualizado, a tecnologia de computação em nuvem combina perfeitamente o novo com o antigo (como acontece frequentemente no ambiente de big data).
Os benefícios do processamento de dados em nuvem não se limitam às grandes corporações. As pequenas empresas podem realmente ganhar muito por si mesmas. A capacidade de desenvolver e aprimorar recursos à medida que o negócio se expande é fornecida por plataformas em nuvem, que podem ter preços razoáveis. Permite que as empresas cresçam sem ter que gastar muito dinheiro.