(i) DP: Görüntü Resmi
DP, Ekran Resmi anlamına gelir. Genellikle Facebook, Twitter, Tumblr vb. gibi bir sosyal ağ sitesine yüklemek için kullanılan bir fotoğrafı temsil eder.
Resmi göster şu şekilde tanımlanabilir: 'Bir kişinin sosyal medyadaki veya diğer internet sohbet profilindeki görsel kimliğini temsil edecek şekilde vurgulanmış resmi.' Profil resmi olarak da bilinir, ancak profilinizi yansıtmadığından çoğu kişi buna Ekran Resmi (DP) adını vermeyi tercih eder.
Ayrıca kırpabilir, kontrastı ve parlaklığı değiştirebilir, ekran resminin arka planını vb. değiştirebilirsiniz.
(ii) DP: Veri İşleme
Veri işleme dır-dir verileri düzenlemek ve işlemek için bilgisayar yazılımını kullanan bir teknik genellikle büyük miktarda sayısal veri. Ayrıca verileri yönetmek, analiz etmek, hesaplamak, işlemek ve depolamak için de kullanılır. Basit bir ifadeyle ham verinin bilgisayar sistemleri, yazılım vb. içeren bir süreç aracılığıyla anlamlı bilgiye dönüştürülmesidir.
Genellikle kuruluşlar, ham verileri işleyerek bilgi elde etmek amacıyla bir dizi işlemi gerçekleştirmek için bilgisayar sistemlerini ve yazılımlarını kullanır. Bilgilendirici çıktılar diyagramlar, raporlar ve grafikler vb. şeklinde sunulur. Verileri işlemek için piyasada çok sayıda yazılım mevcuttur. Bunlardan bazıları MS Word, PowerPoint, MS Excel vb.'dir.
Veri işleme aşağıdaki gibi bazı süreçleri içerir:
Doğrulama: Bu işlem, sağlanan verilerin temiz, doğru ve kullanışlı olmasını sağlar.
Sıralama: Öğeleri artan veya azalan bir sırayla düzenlemek için kullanılır.
karınca vs maven
Özetleme: Detay verilerini ana noktalarına indirgemek için kullanılır.
Toplama: Birden fazla veri parçasını birleştirmek için kullanılır.
Analiz: Özel ve son derece hassas algoritmalardan ve istatistiksel hesaplamalardan yararlanır.
Sınıflandırma: Verileri çeşitli kategorilere ayırmak için kullanılır.
Veri işleme bazı süreçleri içerir:
Doğrulama: Bu işlem, sağlanan verilerin temiz, doğru ve kullanışlı olmasını sağlar.
Sıralama: Öğeleri artan veya azalan şekilde belirli bir sıraya göre düzenlemek için kullanılır.
Özetleme: Detaylı verileri ana noktalarına indirgemek için kullanılır.
Toplama: Birden fazla veri parçasını birleştirmek için kullanılır.
Analiz: Özel ve son derece hassas algoritmalardan ve istatistiksel hesaplamalardan yararlanır.
Sınıflandırma: Verileri çeşitli kategorilere ayırmak için kullanılır.
Çeşitli Veri İşleme Örnekleri
Farkında olsak da olmasak da veri işleme her gün gerçekleşmektedir. İşte gerçek dünyada veri işlemenin bazı örnekleri:
- Milyonlarca hisse senedi veri noktasından basit bir grafik oluşturan bir hisse senedi alım satım programı.
- Müşterilerin arama geçmişleri, çevrimiçi bir perakendeci tarafından kendilerine ilgili ürünleri önermek için kullanılır.
- Bir dijital pazarlama firması, tüketiciler hakkındaki demografik bilgileri kullanarak konuma özel reklamlar planlamaktadır.
- Gerçek zamanlı sensör verileri, sürücüsüz otomobiller tarafından yoldaki diğer araçları ve yayaları tanımak için kullanılıyor.
Verilerin Analytics'e İşlenmesi
Büyük veri hepimizin iş yapma şeklini değiştiriyor. Günümüzde esnek ve rekabetçi olabilmek için tanımlanmış, verimli bir veri işleme stratejisine sahip olmak şarttır. Altı veri işleme süreci aynı kalacak, ancak bulut sayesinde teknoloji bugüne kadarki en gelişmiş, verimli ve hızlı veri işleme teknikleriyle sonuçlanan muazzam ilerlemeler kaydetti.
Veri İşleme Teknikleri
Mekanik, elektriksel ve manuel veri işleme üç ana kategoridir.
Verilerin manuel olarak işlenmesi: Bu tür verileri işlemek için el emeği kullanılır. Veri toplama, filtreleme, sıralama, hesaplama ve diğer mantıksal işlemlerin tamamı, başka herhangi bir teknik aparat veya otomatik yazılım kullanılmadan manuel olarak gerçekleştirilir. Bu, çok az ekipman gerektiren veya hiç ekipman gerektirmeyen ucuz bir yaklaşımdır ancak yüksek işçilik maliyetleri, yüksek hata oranları ve uzun işlem süresi gibi dezavantajları vardır.
Otomatik veri işleme: Veriler, alet ve makineler kullanılarak mekanik olarak işlenir. Hesap makineleri, daktilolar, matbaalar vb. gibi basit aletler bu kategoriye dahil edilebilir. Bu yaklaşımla basit veri işleme faaliyetleri tamamlanabilir. Her ne kadar insan veri işlemeye göre çok daha az hataya sahip olsa da, artan veri miktarı bu yaklaşımı daha da zorlu hale getirdi.
Bilgisayarlı veri işleme: Veri işleme yazılımı ve algoritmaları kullanılarak veriler, çağdaş teknoloji kullanılarak işlenir. Yazılımın verileri işleyebilmesi ve sonuç sunabilmesi için bir dizi yönerge sağlanır. Bu yaklaşım en maliyetli olmasına rağmen, en hızlı işlem süreleriyle birlikte en iyi güvenilirlik ve doğrulukla sonuç sunar.
Gelecekte Veri İşleme
Bulut, gelecekte veri işlemenin olacağı yerdir. Mevcut elektronik veri işleme teknikleri uygundur ancak bulut teknolojisi bunların hızını ve verimliliğini artırmaktadır. Veriler daha hızlı ve daha kaliteliyse, her kuruluş daha fazla veriden yararlanabilir ve daha anlamlı içgörüler elde edebilir.
Android'de elma emojileri
Büyük veriler buluta taşınırken işletmeler önemli faydalar görüyor. İşletmeler artık büyük veri bulutu teknolojisi sayesinde tüm platformlarını tek ve uyarlanabilir bir çözümde birleştirme seçeneğine sahip. Yazılım geliştirildiğinde ve güncellendiğinde, bulut bilişim teknolojisi yeniyi eskiyle kusursuz bir şekilde harmanlar (büyük veri ortamında sıklıkla yaptığı gibi).
Bulut veri işlemenin faydaları büyük şirketlerle sınırlı değildir. Küçük işletmeler kendi başlarına gerçekten büyük kazançlar elde edebilirler. İş büyüdükçe yetenekleri geliştirme ve geliştirme yeteneği, makul fiyatlı olabilen bulut platformları tarafından sağlanır. Firmaların çok fazla para harcamak zorunda kalmadan büyümelerini mümkün kılar.