(i) DP: 디스플레이 사진
DP는 디스플레이 픽쳐(Display Picture)의 약자입니다. 일반적으로 Facebook, Twitter, Tumblr 등과 같은 소셜 네트워킹 사이트에 업로드하는 데 사용되는 사진을 나타냅니다.
배경 화면 '시각적 정체성을 나타내기 위해 소셜 미디어나 기타 인터넷 채팅 프로필에서 한 사람의 강조된 사진'으로 정의할 수 있습니다. 프로필 사진이라고도 하지만 프로필을 나타내지 않기 때문에 대부분의 사람들은 DP(디스플레이 사진)라고 부르는 것을 선호합니다.
또한 자르기, 대비 및 밝기 변경, 디스플레이 사진의 배경 변경 등을 수행할 수 있습니다.
(ii) DP: 데이터 처리
데이터 처리 ~이다 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 데이터를 구성하고 조작하는 기술 , 일반적으로 대량의 숫자 데이터입니다. 또한 데이터를 관리, 분석, 계산, 처리 및 저장하는 데에도 사용됩니다. 간단히 말해서 컴퓨터 시스템, 소프트웨어 등을 포함하는 프로세스를 통해 원시 데이터를 의미 있는 정보로 변환하는 것입니다.
일반적으로 조직에서는 컴퓨터 시스템과 소프트웨어를 사용하여 원시 데이터를 처리하여 정보를 얻기 위한 일련의 작업을 수행합니다. 정보 출력은 다이어그램, 보고서, 그래픽 등의 형태로 제공됩니다. 시중에는 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어가 많이 있습니다. 그 중 일부는 MS Word, PowerPoint, MS Excel 등입니다.
데이터 처리에는 다음과 같은 일부 프로세스가 포함됩니다.
확인: 이 프로세스는 제공된 데이터가 깨끗하고 정확하며 유용한지 확인합니다.
정렬: 항목을 오름차순이나 내림차순으로 정렬하는 데 사용됩니다.
nfa를 dfa로 변환하다
요약: 세부 데이터를 주요 포인트로 축소하는 데 사용됩니다.
집합: 여러 데이터 조각을 결합하는 데 사용됩니다.
분석: 전문적이고 매우 정확한 알고리즘과 통계 계산을 사용합니다.
분류: 다양한 카테고리의 데이터를 분리하는 데 사용됩니다.
데이터 처리에는 다음과 같은 몇 가지 프로세스가 포함됩니다.
확인: 이 프로세스는 제공된 데이터가 깨끗하고 정확하며 유용한지 확인합니다.
정렬: 오름차순 또는 내림차순으로 항목을 정렬하는 데 사용됩니다.
요약: 상세한 데이터를 주요 내용으로 축소하는데 사용됩니다.
집합: 여러 데이터 조각을 결합하는 데 사용됩니다.
분석: 전문적이고 매우 정확한 알고리즘과 통계 계산을 사용합니다.
svn 체크아웃이 뭔가요?
분류: 데이터를 다양한 카테고리로 분리하는 데 사용됩니다.
다양한 데이터 처리 사례
우리가 알고 있든 모르든 데이터 처리는 매일 발생합니다. 실제 세계의 데이터 처리 사례는 다음과 같습니다.
- 수백만 개의 주식 데이터 포인트로부터 간단한 그래프를 생성하는 주식 거래 프로그램입니다.
- 고객의 검색 기록은 온라인 소매업체에서 고객에게 관련 상품을 제안하는 데 사용됩니다.
- 디지털 마케팅 회사는 소비자에 대한 인구통계 정보를 사용하여 위치별 광고를 계획합니다.
- 실시간 센서 데이터는 자율주행차가 도로 위의 다른 차량과 보행자를 인식하는 데 사용됩니다.
분석을 위한 데이터 처리
빅데이터는 우리 모두의 비즈니스 방식을 변화시키고 있습니다. 오늘날 유연하고 경쟁력을 갖기 위해서는 정의되고 효율적인 데이터 처리 전략을 갖는 것이 필수적입니다. 데이터 처리의 6가지 프로세스는 동일하게 유지되지만 클라우드 덕분에 기술은 엄청난 발전을 이루었고 현재까지 가장 정교하고 효율적이며 빠른 데이터 처리 기술이 탄생했습니다.
데이터 처리 기술
기계, 전기 및 수동 데이터 처리는 세 가지 주요 범주입니다.
수동으로 데이터 처리: 이러한 종류의 데이터를 처리하려면 육체 노동이 사용됩니다. 데이터 수집, 필터링, 분류, 컴퓨팅 및 기타 논리적 작업의 전체 프로세스는 다른 기술 장치나 자동화된 소프트웨어를 사용하지 않고 수동으로 수행됩니다. 장비가 거의 필요하지 않은 저렴한 접근 방식이지만 인건비가 높고, 실수율이 높으며, 처리 시간이 긴 등의 단점이 있습니다.
자동화된 데이터 처리: 데이터는 도구와 기계를 사용하여 기계적으로 처리됩니다. 계산기, 타자기, 인쇄기 등과 같은 간단한 도구도 이 범주에 포함될 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 간단한 데이터 처리 활동이 완료될 수 있습니다. 인간이 데이터를 처리하는 것보다 결함이 훨씬 적지만 데이터 양이 늘어나면서 이 접근 방식이 더욱 어려워졌습니다.
전산화된 데이터 처리: 데이터 처리 소프트웨어 및 알고리즘을 활용하여 데이터는 현대 기술을 활용하여 처리됩니다. 데이터를 처리하고 결과를 제공할 수 있도록 일련의 지침이 소프트웨어에 제공됩니다. 이 접근 방식은 비용이 가장 많이 들지만 가장 빠른 처리 시간과 함께 최고의 신뢰성과 정확성을 갖춘 결과를 제공합니다.
미래의 데이터 처리
클라우드는 미래에 데이터 처리가 이루어지는 곳입니다. 현재의 전자 데이터 처리 기술은 편리하지만 클라우드 기술은 속도와 효율성을 높여줍니다. 데이터의 속도와 품질이 향상되면 각 조직은 더 많은 데이터를 활용하고 더 통찰력 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
빅데이터가 클라우드로 마이그레이션됨에 따라 기업은 상당한 이점을 누리고 있습니다. 이제 기업은 빅 데이터 클라우드 기술 덕분에 모든 플랫폼을 적응 가능한 단일 솔루션으로 결합할 수 있습니다. 소프트웨어가 개발되고 업데이트되면 클라우드 컴퓨팅 기술은 새로운 것과 기존의 것을 원활하게 혼합합니다(빅 데이터 환경에서 흔히 발생하는 것처럼).
클라우드 데이터 처리의 이점은 대기업에만 국한되지 않습니다. 중소기업은 스스로 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 기능을 개발하고 강화하는 능력은 합리적인 가격의 클라우드 플랫폼을 통해 제공됩니다. 많은 돈을 들이지 않고도 기업이 성장할 수 있게 해준다.