什麼是資料處理？

無論是處理小型試算表，還是大量資料，都遵循標準且可重複的程序，也就是資料處理週期。

這通常稱為資料處理週期，是 ETL (擷取、轉換、載入) 等常見資料整合架構的基礎。瞭解這個週期是建立有效率且可靠資料工作流程的關鍵。

1. 收集：收集原始資料。這就是週期的開始。您從各種來源收集原始資料，包括網站記錄、顧客問卷調查、感應器讀數和金融交易資料等。這個階段也可能需要使用特殊技術，例如變更資料擷取 (CDC)，直接從來源資料庫有效率地串流修改內容。
2. 準備/清理：轉換原始資料。這個重要步驟通常稱為資料預先處理，包括清理和建構原始資料。包括處理遺漏值、修正錯誤、移除重複資料，以及將資料轉換為與處理器相容的格式。處理器是專門用來分析資料集的引擎。
3. 輸入：將準備好的資料提供給處理器。清理及準備好的資料會進入處理系統。這個系統代表更廣泛的環境 (例如雲端服務、電腦程式或 AI 模型)，其中包含上一步定義的特定處理器邏輯。
4. 處理：執行演算法。在這個階段，系統會實際執行計算、操作和轉換作業。電腦或系統會執行特定演算法和規則，以達成預期結果，例如排序資料、執行數學運算或合併不同資料集。
5. 輸出/解讀：呈現結果。處理結果會以實用且易讀的格式呈現。輸出內容可以是報表、圖表、更新的資料庫、傳送給使用者的警告，或是訓練 AI 模型。
6. 儲存空間：封存已處理的資料。最後，原始輸入資料和處理後的資訊都會安全儲存，以供日後使用、稽核或進一步分析。這是維持資料治理和歷來資料的重要步驟。

為了提高速度、規模和自動化程度，我們不斷革新資料處理方式。

現代資料處理技術已從單體式應用程式轉向更靈活的模組化架構。這通常需要使用容器 (封裝應用程式及其依附元件，提升可攜性) 和微服務 (將複雜的應用程式拆解為較小的獨立功能)。

這些技術通常會搭配無伺服器運算使用，由雲端供應商全權管理基礎架構。兩者共同打造出事件導向架構。在這個模型中，處理工作不會持續執行，而是只在發生特定「事件」時觸發，例如儲存空間 bucket 中有新資料。這種做法有助於降低成本，並讓系統自動調度資源，滿足任何需求。

我們將人工智慧和機器學習技術直接整合至處理管道，自動檢查資料品質並偵測異常狀況。這項採用 AI 技術的自動化功能可簡化準備階段，大幅加快傳統上最耗時的作業。

隨著 IoT 裝置的普及，資料來源會產生大量資料，而邊緣運算則將資料處理能力移至靠近資料產生處 (即「邊緣」)。這項技術可立即本地化處理重要資料 (例如工廠的監控系統)，減少延遲時間，並降低將所有原始資料傳回集中式雲端的成本。