Что такое сбор данных в информатике
Что представляют собой обработка, сбор и передача информации?
Содержание:
Обработка информации — это набор операций над информацией, которые осуществляют при помощи специальных технических и программных инструментов. В результате обработки информации она видоизменяется. Обработка информации являются частью информационных процессов, куда входят:
Сбор информации
По большому счету, жизнедеятельность каждого человека — это постоянный сбор информации о жизни, профессии, окружающих людях, других странах и т. д. В более узких смыслах сбор информации — это систематический мониторинг хранилищ информации: баз данных, справочников, библиотек и др.
Человек осуществляет сбор информации следующими методами:
Простой пример из жизни — вы решили поехать на выходные к другу в соседний город. Для того чтобы это сделать, вам необходимо будет просмотреть план проезда и расписание транспорта из вашего города в соседний. Для этого вы возьмете в руки телефон или сядете за компьютер, соберете всю необходимую информацию. Ваши родители, узнав о вашей поездке, попросят контакты вашего друга, проверят маршрут вашего передвижения, узнают адрес, где вы планируете находиться и др. И вы, и ваши родители произведете сбор информации при помощи технических средств. Сбор нужной информации — это умение, без которого очень трудно жить в современном мире.
Хранение информации
Информация хранится в цифровых и в нецифровых носителях. Носитель — это некий объект или среда, где сохраняется собранная информация.
Нецифровые носители — это:
Любое место или материал, где можно записать какую-то информацию может стать носителем. Самый распространенный нецифровой носитель современного мира — это бумага.
Цифровые носители — это:
Цифровые носители являются более компактными носителями информации, поэтому чаще всего применяются в жизнедеятельности человека. Такие носители помогают хранить информацию любых объемов, чего не скажешь о нецифровых носителях.
Вернемся к нашему примеру. После того как вы собрали информацию о проезде к другу в соседний город, вам нужно как-то сохранить эту информацию. Скорее всего вы ее запомните и отправите на хранение в мозг, плюс, сделаете скриншот расписания автобусов, чтобы сохранить на цифровом носителе.
Передача информации
Передача информации может быть открытой, закодированной или зашифрованной. Типичные примеры передачи информации:
Передача сигнала между источником и приемником называется канал связи, который тоже может быть открытым или защищенным.
Вернемся к нашему примеру. Вы сделали скрин расписания автобусов в соседний город, а родители захотели с ним ознакомиться. Вы открываете привычный мессенджер и скидываете скриншот им на телефон. Между вами и родителями произошла передача информации, где ваш телефон — это источник, а телефон родителей — приемник. Канал связи в мессенджере между вашими телефонами защищен сквозным шифрованием. Это значит, что даже если хакер в момент передачи перехватит ваш скрин, он не сможет его расшифровать и понять куда и во сколько вы едете.
Обработка информации
Обработка информации несет в себе цели:
Любое преобразование информации будет считаться ее обработкой, например:
Вернемся к нашему примеру. Вы скинули скрин родителям, но ваша мама пишет, что не может разобрать и понять что там изображено, поэтому просит вас скинуть в другом формате. Вы можете;
Все ваши действия — это и есть обработка информации.
Сбор информации
Процесс сбора информации представляет собой деятельность субъекта, целью которой является получение сведений об интересующем его объекте.
Из изложенного выше следует вывод, что система сбора информации может представлять собой сложный программно-аппаратный комплекс. Как правило, современные системы сбора информации не только обеспечивают кодирование информации и ее ввод в ЭВМ, но и выполняют предварительную (первичную) обработку этой информации.
Сбор и регистрация информации происходят по-разному в различных экономических объектах. Наиболее сложна эта процедура в автоматизированных управленческих процессах промышленных предприятий, фирм и т.п., где производятся сбор и регистрация первичной учетной информации, отражающей производственно-хозяйственную деятельность объекта.
Особое значение при этом придается достоверности, полноте и своевременности первичной информации. На предприятии сбор и регистрация информации происходят при выполнении различных хозяйственных операций (прием готовой продукции, получение и отпуск материалов и т.п.). Сначала информацию собирают, затем ее фиксируют. Учетные данные могут возникать на рабочих местах в результате подсчета количества обработанных деталей, прошедших сборку узлов, изделий, выявление брака и т.д.
Для сбора фактической информации производятся измерение, подсчет, взвешивание материальных объектов, получение временных и количественных характеристик работы отдельных исполнителей. Сбор информации, как правило, сопровождается ее регистрацией, т.е. фиксацией информации на материальном носителе (документе или машинном носителе).
Запись в первичные документы в основном осуществляется вручную, поэтому процедуры сбора и регистрации остаются пока наиболее трудоемкими.
В условиях автоматизации управления предприятием особое внимание придается использованию технических средств сбора и регистрации информации, совмещающих операции количественного измерения, регистрации, накоплению и передаче информации по каналам связи в ЭВМ с целью формирования первичного документа.
Процесс сбора информации связан с переходом от реального представления предметной области к его описанию в формальном виде и в виде данных, которые отражают это представление.
Источниками данных в любой предметной области являются объекты и их свойства, процессы и функции, выполняемые этими объектами или для них.
Любая предметная область рассматривается в виде трех представлений:
— реальное представление предметной области;
— формальное представление предметной области;
— информационное представление предметной области.
При сборе (извлечении) информации важное место занимают различные формы и методы исследования данных:
— поиск ассоциаций, связанных с привязкой к какому-либо событию;
— обнаружение последовательностей событий во времени;
— выявление скрытых закономерностей по наборам данных путем определения причинно-следственных связей между значениями определенных косвенных параметров исследуемого объекта (ситуации, процесса);
— оценка важности (влияния) параметров на развитие ситуации;
— классифицирование (распознавание), осуществляемое путем поиска критериев, по которым можно было бы относить объект (события, ситуации, процессы) к той или иной категории;
— кластеризация, основанная на группировании объектов по каким-либо признакам;
— прогнозирование событий и ситуаций.
Задача сбора информации не может быть решена в отрыве от других задач, в частности, задачи обмена информацией (передачи).
Сбор данных
Связанные понятия
Упоминания в литературе
Связанные понятия (продолжение)
В статистике метод оценки с помощью апостериорного максимума (MAP) тесно связан с методом максимального правдоподобия (ML), но дополнительно при оптимизации использует априорное распределение величины, которую оценивает.
В статистике под латентными или скрытыми переменными понимают такие переменные, которые не могут быть измерены в явном виде, а могут быть только выведены через математические модели с использованием наблюдаемых переменных. Скрытые переменные используются во многих областях, включая психологию, экономику, машинное обучение, биоинформатику, обработку естественного языка и социальные науки.
Модели дискретного выбора — экономические (эконометрические) модели, позволяющие описывать, объяснять и прогнозировать выбор между, двумя или более альтернативами (то есть когда множество альтернатив не более чем счетно). Модели дискретного выбора позволяют на основе некоторых характеристик (атрибутов) экономического субъекта или ситуации оценить вероятность выбора той или иной альтернативы.
Поскольку философия состоит из рациональных рассуждений, логика является первичным атрибутом философии. Для анализа различных философских концепций, для их сопоставления друг с другом необходимо проведение критического анализа различных философских утверждений и теорий. В связи с тем, что человеческое мышление формулируется текстуально, логика тесно связана с анализом текстов и языков. Логика формализует текстуальное рассуждение и определяет его формы, которые приемлемы для анализа. Первым шагом.
Сбор данных там, где начинается аналитика
Понимание информации начинается со сбора данных. Технологии Intel® поддерживают инновационные методы сбора данных на периферии.
Выводы в отношении сбора данных:
Сбор и обработка данных — первый шаг конвейера данных для поддержки бизнес-аналитики, исследований, разработки и принятия решений.
Методы сбора данных быстро развиваются, растет разнообразие устройств интернета вещей, генерирующих данные на периферии, и аналитикам приходится работать с постоянно растущими базами данных, которые обрабатываются высокопроизводительными вычислительными системами.
Корпорация Intel предлагает передовые технологии для уровней процессора, сети и хранения, обеспечивающие быстрый сбор данных и их доступность на периферии, в облаке и ЦОД.
Сбор данных — первый шаг к аналитике. По мере развития периферийных технологий и Интернета вещей все больше разнообразных устройств используются для сбора все большего количества типов данных. Технологии Intel® работают, помогая упростить и ускорить процесс сбора данных из многочисленных источников и их сохранения в центре облака.
Сбор данных — первый шаг к аналитике. По мере развития периферийных технологий и Интернета вещей все больше разнообразных устройств используются для сбора все большего количества типов данных. Технологии Intel® работают, помогая упростить и ускорить процесс сбора данных из многочисленных источников и их сохранения в центре облака.
Что такое сбор данных?
Сбор данных или обработка данных — это первый шаг в конвейере данных, предусматривающий сбор информации из разнообразных источников. Цель сбора данных — предоставить необходимую информацию для бизнес-аналитики, исследований и принятия решений. Во многих случаях решения на основе данных могут приниматься в месте генерирования данных. Например, на умном производстве компьютерное зрение с ИИ может использоваться для контроля качества готовой продукции на производственной линии. В других случаях анализ может занимать намного больше времени и включать обработку нескольких петабайт данных, например, в таких сложных вычислительных задачах как геномное секвенирование. По мере развития интернета вещей, периферийных технологий и технологий ЦОД, методы и решения сбора данных становятся все более разнообразными.
Структурированные и неструктурированные данные
Существует два основных типа данных: структурированные и неструктурированные. Некоторые эксперты также используют термин полуструктурированные в отношении данных, имеющих характеристики обоих первых типов.
И структурированные, и неструктурированные данные могут собираться с метаданными, то есть с данными о самих этих данных. Например, цифровые камеры собирают метаданные о дате и времени съемки и оборудовании камеры, и эти метаданные включаются в файл цифровой фотографии.
Источники и способы сбора данных
Сбор данных описывает один из двух процессов: аналитики могут собирать и курировать информацию в базах данных и переносить ее в ЦОД или облачную среду для обработки; в то время как датчики интернета вещей, камеры и другие устройства могут собирать данные на периферии. Во многих случаях при работе с периферийным Интернетом вещей эти данные обрабатываются практически в реальном времени на периферийных серверах, что позволяет использовать их для автоматизированного обнаружения дефектов на умных заводах, интеллектуального управления трафиком в умных городах и т. п. Данные, собираемые на периферии, также можно перемещать в облако для дальнейшей обработки и анализа.
Источники и способы сбора данных стали более диверсифицированными и теперь включают:
Современная стратегия сбора данных может включать широкий спектр таких методик и источников.
Устройства сбора данных на периферии
Технологические требования стратегии сбора данных зависят от того, где генерируются данные и чего организация хочет добиться с помощью этих данных. Существует два важных преимущества обработки данных в том месте, где они собираются или генерируются. Первое преимущество заключается в том, что рабочие нагрузки не нужно перемещать в облако, так что организации могут сэкономить за счет более низких требований к сетевой инфраструктуре. Второе преимущество заключается в том, что обработка данных в месте их генерирования обеспечивает аналитику практически в реальном времени.
Устройства интернета вещей могут воспользоваться преимуществами процессоров машинного зрения Intel Atom® или Intel® Movidius™ Myriad™ X для обеспечения необходимой производительности для аудио-визуальных или сенсорных потоков на периферии. В зависимости от сценария использования, эти процессоры также хорошо подойдут для использования в небольших корпусах или даже на открытом воздухе. В случае периферийных рабочих нагрузок с большими объемами данных, таких как логическая обработка данных ИИ на нескольких видеопотоках, устройства ИИ и периферийные серверы с процессорами Intel® Core™ 11-го поколения или масштабируемыми процессорами Intel® Xeon® 3-го поколения обеспечивают более высокую пропускную способность данных, чем сами по себе периферийные серверы. Эти серверы также открывают более широкие возможности связи с разъемами расширения PCIe, благодаря чему системные интеграторы могут добавить дополнительные ускорители для конкретных моделей развертывания.
Технология сбора данных для облака и ЦОД
Перенос вычислительных нагрузок на периферию не всегда целесообразен. Если для конкретного решения требуется быстрое вертикальное масштабирование ресурсов сверх уровня, доступного на периферийном устройстве, то обработка данных в облаке будет более эффективной. Некоторые рабочие задачи требуют таких объемов вычислительных ресурсов, памяти и ресурсов хранения, что для своевременного генерирования результатов им требуется инфраструктура ЦОД или высокопроизводительных вычислений. В этих случаях технологии сбора данных будут наиболее эффективными в сбалансированной конфигурации, сочетающей в себе ключевые усовершенствования для вычислительных систем, систем хранения и сетевых систем и обеспечивающей более эффективное использование платформы и доступность данных.
Ваша комплексная стратегия сбора данных
Обширный портфель Intel от периферии до облака обеспечивает производительность, пропускную способность и доступность данных, необходимые для быстрого, согласованного и надежного сбора и обработки данных. Корпорация Intel предлагает комплексный фундамент для вашего конвейера данных, позволяя использовать интеллектуальные периферийные устройства, сетевые решения с высокой пропускной способностью и высокую производительность вычислений с несколькими точками входа и форм-факторами. Решения Intel® позволяют организациям быстро перемещать данные, получать полезные аналитические данные и использовать их с пользой.
Понятие информационного процесса. Сбор и обработка информации.
Урок 2. Информатика 7 класс (ФГОС)
В данный момент вы не можете посмотреть или раздать видеоурок ученикам
Чтобы получить доступ к этому и другим видеоурокам комплекта, вам нужно добавить его в личный кабинет, приобрев в каталоге.
Получите невероятные возможности
Конспект урока «Понятие информационного процесса. Сбор и обработка информации.»
· Определение информационных процессов.
· Виды информационных процессов.
Что же вообще означает слово процесс? Процесс – это последовательность изменений в чём-либо. Например возьмём процесс создания табуретки на уроках технологии. В начале у нас имеется древесина, которая обрабатывается определённым образом. Из неё получаются части табуретки, эти части соединяются воедино. В ходе этого процесса изменяется состояние древесины, а на выходе мы получаем табуретку.
Информационные процессы – это процессы, в ходе которых меняется информация и её состояние. У некоторых из вас мог возникнуть вопрос: «А что вообще может происходить с информацией? Что с ней можно делать?». Давайте посмотрим.
Читая книгу или слушая учителя на уроке – мы воспринимаем информацию и собираем её.
Решая какую-нибудь задачу по математике, мы изменяем информацию, мы рассчитываем какие-то значения по формулам. Мы получаем новую информацию из старой. Обрабатываем её.
Так мы можем выделить четыре основных информационных процесса:
Действия людей над информацией, связанные с её сбором, обработкой, хранением и передачей называются информационной деятельностью.
Сегодня мы подробнее узнаем о сборе информации и её обработке. Начнём со сбора информации. Прежде чем, обработать информацию, сохранить её или передать, нужно сначала её получить. Именно со сбора информации начинается процесс решения любой задачи.
Например, вы хотите подобрать подарок на день рождения другу. Но на основе чего делать выбор? Для того, чтобы выбрать хороший подарок нужно знать, чем увлекается друг и что ему нравится. Даже прежде, чем переходить дорогу на пешеходном переходе необходимо воспринять некоторую информацию. Нам нужно посмотреть на светофор чтобы узнать, какой из сигналов горит, красный или зелёный.
Информация, которую мы собрали может становиться источником других, новых знаний об окружающем нас мире. Так, результаты работы измерительных приборов в физических опытах стали источником знаний о том, что существует электрический ток. И любые прогнозы, будь то прогноз погоды, экономический или спортивный прогнозы так же делаются на основе собранных данных.
Иногда сбор информации может быть связан с некоторыми трудностями. Так, процесс о котором нужно собрать информацию может происходить очень быстро. Тогда со сбором информации помогают специальные автоматизированные измерительные системы. Они позволяют собирать данные очень быстро и с большой точностью. Автоматические измерительные системы часто применяются, когда проведение замеров может быть опасно для жизни. Например, когда нужно узнать какие повреждения получит автомобиль в результате аварии.
Любую получаемую информацию, мы каким-то образом осмысляем и обрабатываем. Важно делать это своевременно. Например из сигналов светофора, и движения автомобилей мы можем сделать вывод, можно или нельзя переходить дорогу. Намного больше информации должны быстро обрабатывать специалисты, которые обслуживают информационные и другие технические системы, нуждающиеся в контроле.
Когда мы принимаем решение о переходе улицы или решаем математическую задачу, когда музыкант играет музыку по нотам, которые находятся перед ним. Во время каждого из этих действий происходит обработка информации. Мы обрабатываем входную информацию: сигналы светофора, условие задачи или ноты и возвращаем результат, который называется выходной информацией. То, есть решение о переходе улицы, решение задачи или музыку.
Обработкой называется целенаправленный процесс изменения содержания или формы представления информации.
Из определения обработки информации понятно, что можно выделить два её типа. Первый тип направлен на изменение содержания и получение новой информации. Второй тип направлен на изменение формы представления информации. Рассмотрим каждый тип обработки подробнее.
Приведём несколько примеров обработки информации, которая связана с изменением её содержания. Это может быть преобразование информации по некоторым правилам, например вычисление по формулам. Исследование некоторых объектов по их моделям. Так мы можем сделать выводы о строении здания, посмотрев на его фотографию. Разные логические рассуждения. Мы можем сделать вывод: если ходить по лужам – можно замочить ноги. Можно привести так же много других примеров.
Пятеро друзей Петя, Вася, Саша, Света и Оля после школы занимаются в разных кружках по интересам: в шахматном клубе, футбольной секции, секции по плаванию, кружке по вязанию, и секции по велоспорту. В каждом кружке занимается кто-то один из ребят, определить, кто из друзей чем увлекается, если:
· Вася и Саша подарили на день рождения футбольный мяч тому, кто занимается в футбольной секции.
· Саша, Света и Петя недавно смотрели шахматную партию с участием того, кто этим увлекается.
· Оле не интересны шахматы.
· Света помогает учиться плавать тому, кто занимается вязанием.
Такую задачу можно решить, рассматривая каждое из условий с помощью таблицы. Назовём её строки, по названиям увлечений ребят. А столбцы обозначим именами ребят. В клетках таблицы будем ставить знак плюс, если человек, именем которого назван столбец увлекается тем, что указано в заголовке строки. А если не увлекается – будем ставить знак минус. Будем рассматривать условия по очерёдности.