(i) DP: Mostrar imagen
DP significa Imagen de visualización. Representa una foto que generalmente se usa para cargar en un sitio de redes sociales como Facebook, Twitter, Tumblr, etc.
Imagen de visualización se puede definir como: 'Una imagen resaltada de una persona en las redes sociales u otro perfil de chat de Internet para representar su identidad visual'. También se la conoce como imagen de perfil, pero como no representa su perfil, la mayoría de la gente prefiere llamarla Imagen para mostrar (DP).
También puede recortar, cambiar el contraste y el brillo, cambiar el fondo de la imagen en pantalla, etc.
(ii) DP: Procesamiento de datos
Procesamiento de datos es una técnica que utiliza software de computadora para organizar y manipular datos , normalmente una gran cantidad de datos numéricos. También se utiliza para gestionar, analizar, calcular, procesar y almacenar datos. En palabras simples, es la conversión de datos sin procesar en información significativa a través de un proceso que involucra sistemas informáticos, software, etc.
Generalmente, las organizaciones utilizan sistemas y software informáticos para realizar una serie de operaciones para obtener información mediante el procesamiento de datos sin procesar. El resultado informativo se presenta en forma de diagramas, informes y gráficos, etc. Existe una gran cantidad de software disponible en el mercado para procesar los datos. Algunos de ellos son MS Word, PowerPoint, MS Excel, etc.
El procesamiento de datos incluye algunos procesos como:
Validación: Este proceso garantiza que los datos proporcionados sean limpios, correctos y útiles.
Clasificación: Se utiliza para organizar elementos en alguna secuencia ascendente o descendente.
cadena como matriz
Resumen: Se utiliza para reducir datos detallados a sus puntos principales.
Agregación: Se utiliza para combinar múltiples datos.
Análisis: Hace uso de algoritmos y cálculos estadísticos especializados y de alta precisión.
Clasificación: Se utiliza para separar datos en varias categorías.
El procesamiento de datos incluye algunos procesos:
Validación: Este proceso garantiza que los datos proporcionados sean limpios, correctos y útiles.
Clasificación: Se utiliza para organizar elementos en alguna secuencia, ascendente o descendente.
Resumen: Se utiliza para reducir datos detallados a sus puntos principales.
Agregación: Se utiliza para combinar múltiples datos.
Análisis: Hace uso de algoritmos y cálculos estadísticos especializados y de alta precisión.
Clasificación: Se utiliza para separar datos en varias categorías.
Varios ejemplos de procesamiento de datos
Seamos conscientes de ello o no, el procesamiento de datos ocurre todos los días. A continuación se muestran algunos casos de procesamiento de datos en el mundo real:
- Un programa de negociación de acciones que crea un gráfico simple a partir de millones de puntos de datos de acciones.
- Un minorista en línea utiliza los historiales de búsqueda de los clientes para sugerirles productos relacionados.
- Una empresa de marketing digital planifica anuncios específicos de una ubicación utilizando información demográfica sobre los consumidores.
- Los vehículos autónomos utilizan datos de sensores en tiempo real para reconocer otros vehículos y peatones en la carretera.
Procesamiento de datos para análisis
Los macrodatos están transformando la forma en que todos hacemos negocios. Hoy en día, tener una estrategia de procesamiento de datos definida y eficiente es fundamental para ser flexibles y competitivos. Los seis procesos de procesamiento de datos seguirán siendo los mismos, pero gracias a la nube, la tecnología ha logrado enormes avances que han dado como resultado las técnicas de procesamiento de datos más sofisticadas, eficientes y rápidas hasta la fecha.
Técnicas de procesamiento de datos
El procesamiento de datos mecánico, eléctrico y manual son las tres categorías principales.
Procesamiento manual de datos: Se utiliza mano de obra para procesar este tipo de datos. Todo el proceso de recopilación, filtrado, clasificación, computación y otras operaciones lógicas de datos se lleva a cabo manualmente sin el uso de ningún otro aparato técnico o software automatizado. Es un enfoque económico que requiere poco o ningún equipo, pero tiene desventajas, incluidos altos costos de mano de obra, altas tasas de error y un largo tiempo de procesamiento.
Procesamiento automatizado de datos: Los datos se procesan mecánicamente utilizando herramientas y máquinas. En esta categoría podrían incluirse instrumentos sencillos como calculadoras, máquinas de escribir, imprentas, etc. Con este enfoque, se pueden completar actividades sencillas de procesamiento de datos. Aunque tiene muchos menos fallos que el procesamiento de datos humanos, la creciente cantidad de datos ha hecho que este enfoque sea más desafiante.
Procesamiento informatizado de datos: Utilizando software y algoritmos de procesamiento de datos, los datos se procesan utilizando tecnología contemporánea. Se proporciona un conjunto de pautas al software para que pueda procesar los datos y proporcionar resultados. Aunque este enfoque es el más costoso, ofrece el resultado con la mayor confiabilidad y precisión, junto con los tiempos de procesamiento más rápidos.
Procesamiento de datos en el futuro
La nube es donde estará el procesamiento de datos en el futuro. Las técnicas actuales de procesamiento electrónico de datos son convenientes, pero la tecnología de la nube aumenta su velocidad y eficiencia. Cada organización puede utilizar más datos y adquirir conocimientos más profundos si los datos son más rápidos y de mayor calidad.
Las empresas están viendo importantes beneficios a medida que el big data migra a la nube. Las empresas ahora tienen la opción de combinar todas sus plataformas en una única solución adaptable gracias a la tecnología de nube de big data. Cuando el software se desarrolla y se actualiza, la tecnología de computación en la nube combina perfectamente lo nuevo con lo antiguo (como ocurre frecuentemente en el entorno de big data).
Los beneficios del procesamiento de datos en la nube no se limitan a las grandes corporaciones. Las pequeñas empresas realmente podrían ganar mucho por sí solas. La capacidad de desarrollar y mejorar capacidades a medida que el negocio se expande la brindan las plataformas en la nube, que pueden tener un precio razonable. Hace posible que las empresas crezcan sin tener que gastar mucho dinero.
interfaz vs clase abstracta