什么是数据处理？

无论您处理的是小型电子表格还是海量数据，其工作都遵循一个标准、可重复的流程，即数据处理周期。

这通常称为数据处理周期，是 ETL（提取、转换、加载）等常见数据集成框架的基础。了解这个周期是构建高效可靠的数据工作流的关键。

1. 收集：收集原始数据。这就是周期的开始。您从各种来源收集原始数据，这些数据可以是网站日志、客户调查问卷、传感器读数、金融交易等。此阶段还可能涉及变更数据捕获 (CDC) 等专业技术，这些技术可以直接从源数据库高效地流式传输修改。
2. 准备/清理：转换原始数据。这个关键步骤通常称为数据预处理，涉及清理原始数据并对其进行结构化处理。这包括处理缺失值、纠正错误、移除重复项，以及将数据转换为与处理器兼容的格式，处理器是专门用于分析数据集的引擎。
3. 输入：将准备好的数据馈送到处理器。清理和准备好的数据会进入处理系统。该系统代表更广泛的环境，例如云服务、计算机程序或 AI 模型，其中包含上一步中定义的特定处理器逻辑。
4. 处理：执行算法。在此阶段，会进行实际的计算、操作和转换。计算机或系统执行特定的算法和规则，以实现所需的结果，例如对数据进行排序、执行数学计算或合并不同的数据集。
5. 输出/解释：呈现结果。处理结果以实用且易于理解的格式呈现。输出结果可以是报告、图表、更新后的数据库、发送给用户的提醒，或是对 AI 模型的训练。
6. 存储：归档已处理的数据。最后，原始输入数据和处理后的信息都会安全存储，以供将来使用、审核或进一步分析。这是维护数据治理和历史记录的关键步骤。

在对速度、规模和自动化程度的更高要求的推动下，我们处理数据的方式不断发展。

现代数据处理带来了从单体式应用向更敏捷、模块化架构的显著转变。这通常涉及容器（将应用及其依赖项打包在一起，以便于移植）和微服务（将复杂的应用分解为更小的独立功能）。

这些技术经常与无服务器计算配合使用，在这种情况下，云提供商会完全管理基础设施。它们共同实现了事件驱动型架构。在此模型中，处理作业不会持续运行，而只会在发生特定“事件”（例如存储桶中出现新数据）时触发。这种方法有助于降低成本，并使系统能够自动扩缩以满足任何需求。

人工智能和机器学习直接集成到处理流水线中，可自动执行数据质量检查并检测异常情况。这种 AI 驱动的自动化可以简化准备阶段，而准备阶段通常最耗时。

随着 IoT 设备的兴起和数据源端生成的海量数据，边缘计算将数据处理能力转移到更靠近数据生成位置（“边缘”）的地方。这样可以立即在本地处理关键数据（例如工厂中的监控系统），从而减少延迟和将所有原始数据传输回中央云的成本。