(ط) DP: صورة العرض

DP لتقف على صورة العرض. وهي تمثل صورة تُستخدم عادةً للتحميل على مواقع التواصل الاجتماعي مثل Facebook وTwitter وTumblr وما إلى ذلك.

عرض الصورة يمكن تعريفها على أنها: 'صورة مميزة لشخص واحد على وسائل التواصل الاجتماعي أو أي ملف تعريف آخر للدردشة عبر الإنترنت لتمثيل هويته المرئية.' تُعرف أيضًا باسم صورة الملف الشخصي، ولكن نظرًا لأنها لا تصور ملفك الشخصي، يفضل معظم الأشخاص تسميتها صورة العرض (DP).

يمكنك أيضًا اقتصاص وتغيير التباين والسطوع وتغيير خلفية صورة العرض وما إلى ذلك.

(2) موانئ دبي: معالجة البيانات

معالجة البيانات يكون تقنية تستخدم برامج الكمبيوتر لتنظيم البيانات ومعالجتها ، عادة كمية كبيرة من البيانات الرقمية. كما أنها تستخدم لإدارة البيانات وتحليلها وحسابها ومعالجتها وتخزينها. بكلمات بسيطة، هو تحويل البيانات الأولية إلى معلومات ذات معنى من خلال عملية تتضمن أنظمة الكمبيوتر والبرمجيات وما إلى ذلك.

بشكل عام، تستخدم المنظمات أنظمة وبرامج الكمبيوتر لتنفيذ سلسلة من العمليات للحصول على المعلومات عن طريق معالجة البيانات الأولية. يتم تقديم المخرجات الإعلامية في شكل رسوم بيانية وتقارير ورسومات وما إلى ذلك. وهناك عدد كبير من البرامج المتاحة في السوق لمعالجة البيانات. بعضها MS Word وPowerPoint وMS Excel وما إلى ذلك.

تتضمن معالجة البيانات بعض العمليات مثل:

تصديق: تضمن هذه العملية أن البيانات المقدمة نظيفة وصحيحة ومفيدة.

فرز: يتم استخدامه لترتيب العناصر في تسلسل تصاعدي أو تنازلي.

تعليق متعدد الأسطر بوويرشيل

تلخيص: يتم استخدامه لتقليل البيانات التفصيلية إلى نقاطها الرئيسية.

تجميع: يتم استخدامه لدمج أجزاء متعددة من البيانات.

تحليل: فهو يستخدم خوارزميات وحسابات إحصائية متخصصة وعالية الدقة.

تصنيف: يتم استخدامه لفصل البيانات في فئات مختلفة.

تتضمن معالجة البيانات بعض العمليات:

تصديق: تضمن هذه العملية أن البيانات المقدمة نظيفة وصحيحة ومفيدة.

فرز: يتم استخدامه لترتيب العناصر في بعض التسلسل، تصاعديا أو تنازليا.

تلخيص: يتم استخدامه لتقليل البيانات التفصيلية إلى نقاطها الرئيسية.

تجميع: يتم استخدامه لدمج أجزاء متعددة من البيانات.

تحليل: فهو يستخدم خوارزميات وحسابات إحصائية متخصصة وعالية الدقة.

تصنيف: يتم استخدامه لفصل البيانات إلى فئات مختلفة.

أمثلة مختلفة لمعالجة البيانات

سواء كنا على علم بذلك أم لا، فإن معالجة البيانات تحدث كل يوم. فيما يلي بعض أمثلة معالجة البيانات في العالم الحقيقي:

فرز القائمة جافا

• برنامج لتداول الأسهم يقوم بإنشاء رسم بياني بسيط من ملايين نقاط بيانات الأسهم.
• يستخدم بائع التجزئة عبر الإنترنت سجلات بحث العملاء لاقتراح السلع ذات الصلة بهم.
• تخطط شركة تسويق رقمي لإعلانات خاصة بالموقع باستخدام معلومات ديموغرافية عن المستهلكين.
• تستخدم السيارات ذاتية القيادة بيانات الاستشعار في الوقت الفعلي للتعرف على المركبات الأخرى والمشاة على الطريق.

معالجة البيانات إلى التحليلات

تعمل البيانات الضخمة على تغيير طريقة قيامنا جميعًا بأعمالنا. اليوم، يعد وجود استراتيجية محددة وفعالة لمعالجة البيانات أمرًا ضروريًا لتكون مرنة وتنافسية. ستظل العمليات الست لمعالجة البيانات كما هي، ولكن بفضل السحابة، قطعت التكنولوجيا خطوات هائلة أدت إلى ظهور تقنيات معالجة البيانات الأكثر تطورًا وكفاءة وسرعة حتى الآن.

تقنيات معالجة البيانات

معالجة البيانات الميكانيكية والكهربائية واليدوية هي الفئات الثلاث الرئيسية.

معالجة البيانات يدوياً: يتم استخدام العمل اليدوي لمعالجة هذا النوع من البيانات. يتم تنفيذ العملية الكاملة لجمع البيانات وتصفيتها وفرزها وحوسبةها وغيرها من العمليات المنطقية يدويًا دون استخدام أي جهاز تقني أو برنامج آلي آخر. إنه نهج رخيص لا يتطلب سوى القليل من المعدات أو لا يتطلب أي معدات، ولكن له عيوب، بما في ذلك ارتفاع تكاليف العمالة، وارتفاع معدلات الأخطاء، ووقت المعالجة الطويل.

المعالجة الآلية للبيانات: تتم معالجة البيانات ميكانيكيًا باستخدام الأدوات والآلات. يمكن تضمين الأدوات البسيطة مثل الآلات الحاسبة والآلات الكاتبة والمطابع وما إلى ذلك في هذه الفئة. باستخدام هذا النهج، يمكن إكمال أنشطة معالجة البيانات المباشرة. على الرغم من أن أخطاءه أقل بكثير من معالجة البيانات البشرية، إلا أن الكمية المتزايدة من البيانات جعلت هذا النهج أكثر صعوبة.

معالجة البيانات المحوسبة: باستخدام برامج معالجة البيانات والخوارزميات، تتم معالجة البيانات باستخدام التكنولوجيا المعاصرة. يتم توفير مجموعة من الإرشادات للبرنامج حتى يتمكن من معالجة البيانات وتقديم النتائج. على الرغم من أن هذا النهج هو الأكثر تكلفة، إلا أنه يقدم النتيجة بأفضل موثوقية ودقة، بالإضافة إلى أسرع أوقات المعالجة.

معالجة البيانات في المستقبل

السحابة هي المكان الذي ستكون فيه معالجة البيانات في المستقبل. تعتبر تقنيات معالجة البيانات الإلكترونية الحالية ملائمة، لكن التكنولوجيا السحابية تزيد من سرعتها وكفاءتها. يمكن لكل مؤسسة استخدام المزيد من البيانات والحصول على رؤى أكثر ثاقبة إذا كانت البيانات أسرع وذات جودة أعلى.

تشهد الشركات فوائد كبيرة مع انتقال البيانات الضخمة إلى السحابة. أصبح لدى الشركات الآن خيار دمج جميع منصاتها في حل واحد قابل للتكيف بفضل تقنية سحابة البيانات الضخمة. عندما يتم تطوير البرامج وتحديثها، تمزج تكنولوجيا الحوسبة السحابية بسلاسة بين الجديد والقديم (كما يحدث كثيرًا في بيئة البيانات الضخمة).

لا تقتصر فوائد معالجة البيانات السحابية على الشركات الكبيرة. قد تجني الشركات الصغيرة مكاسب كبيرة من تلقاء نفسها. يتم توفير القدرة على تطوير وتعزيز القدرات مع توسع الأعمال من خلال المنصات السحابية، والتي قد تكون ذات أسعار معقولة. فهو يجعل من الممكن للشركات أن تنمو دون الحاجة إلى إنفاق الكثير من المال.