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Quelle est la forme complète de DP


(i) DP : Afficher l’image

DP signifie Afficher l'image. Il s'agit d'une photo qui est généralement utilisée pour être téléchargée sur un site de réseautage social comme Facebook, Twitter, Tumblr, etc.

Image d'affichage peut être défini comme : « Une photo mise en évidence d'une personne sur les réseaux sociaux ou sur un autre profil de discussion sur Internet pour représenter son identité visuelle. » On l'appelle également photo de profil, mais comme elle ne représente pas votre profil, la plupart des gens préfèrent l'appeler une image d'affichage (DP).

Vous pouvez également recadrer, modifier le contraste et la luminosité, modifier l'arrière-plan de l'image affichée, etc.


(ii) DP : Traitement des données

Traitement de l'information est une technique qui utilise un logiciel informatique pour organiser et manipuler des données , généralement une grande quantité de données numériques. Il est également utilisé pour gérer, analyser, calculer, traiter et stocker des données. En termes simples, il s'agit de la conversion de données brutes en informations significatives grâce à un processus qui implique des systèmes informatiques, des logiciels, etc.

Généralement, les organisations utilisent des systèmes informatiques et des logiciels pour effectuer une série d'opérations afin d'obtenir des informations en traitant des données brutes. Les résultats informatifs sont présentés sous forme de diagrammes, de rapports, de graphiques, etc. Il existe un grand nombre de logiciels disponibles sur le marché pour traiter les données. Certains d'entre eux sont MS Word, PowerPoint, MS Excel, etc.

traitement numérique

Le traitement des données comprend certains processus tels que :

Validation: Ce processus garantit que les données fournies sont propres, correctes et utiles.

Tri: Il est utilisé pour organiser les éléments dans un ordre croissant ou décroissant.

quelle est la différence entre un mégaoctet et un gigaoctet

Récapitulation: Il est utilisé pour réduire les données détaillées à leurs points principaux.

Agrégation: Il est utilisé pour combiner plusieurs éléments de données.

Analyse: Il utilise des algorithmes et des calculs statistiques spécialisés et très précis.

Classification: Il est utilisé pour séparer les données en différentes catégories.

Le traitement des données comprend certains processus :

Validation: Ce processus garantit que les données fournies sont propres, correctes et utiles.

Tri: Il est utilisé pour organiser les éléments dans un certain ordre, ascendant ou décroissant.

Récapitulation: Il est utilisé pour réduire les données détaillées à leurs points principaux.

Agrégation: Il est utilisé pour combiner plusieurs éléments de données.

Analyse: Il utilise des algorithmes et des calculs statistiques spécialisés et très précis.

Classification: Il est utilisé pour séparer les données en différentes catégories.

Divers exemples de traitement de données

Que nous en soyons conscients ou non, le traitement des données se produit quotidiennement. Voici quelques exemples de traitement de données dans le monde réel :

  • Un programme de négociation d'actions qui crée un graphique simple à partir de millions de points de données boursières.
  • Les historiques de recherche des clients sont utilisés par un détaillant en ligne pour leur suggérer des produits connexes.
  • Une entreprise de marketing numérique planifie des publicités spécifiques à un emplacement en utilisant des informations démographiques sur les consommateurs.
  • Les données des capteurs en temps réel sont utilisées par les voitures autonomes pour reconnaître les autres véhicules et les piétons sur la route.

Traitement des données vers Analytics

Le Big Data transforme notre façon de faire des affaires. Aujourd’hui, disposer d’une stratégie de traitement des données définie et efficace est essentiel pour être flexible et compétitif. Les six processus de traitement des données resteront les mêmes, mais grâce au cloud, la technologie a fait d'énormes progrès qui ont abouti aux techniques de traitement des données les plus sophistiquées, efficaces et rapides à ce jour.

Techniques de traitement des données

Le traitement des données mécaniques, électriques et manuels sont les trois principales catégories.

Traitement manuel des données : Le travail manuel est utilisé pour traiter ce type de données. L'ensemble du processus de collecte, de filtrage, de tri, de calcul et autres opérations logiques des données est effectué manuellement sans l'utilisation d'aucun autre appareil technique ou logiciel automatisé. Il s’agit d’une approche peu coûteuse qui nécessite peu ou pas d’équipement, mais elle présente des inconvénients, notamment des coûts de main-d’œuvre élevés, des taux d’erreur élevés et un long temps de traitement.

Traitement automatisé des données : Les données sont traitées mécaniquement à l'aide d'outils et de machines. Des instruments simples comme des calculatrices, des machines à écrire, des presses à imprimer, etc. peuvent être inclus dans cette catégorie. Avec cette approche, des activités de traitement de données simples peuvent être réalisées. Bien qu’elle comporte beaucoup moins de défauts que le traitement des données humaines, la quantité croissante de données a rendu cette approche plus difficile.

types de tests de logiciels

Traitement informatisé des données : À l'aide de logiciels et d'algorithmes de traitement de données, les données sont traitées à l'aide de la technologie contemporaine. Un ensemble de directives sont fournies au logiciel afin qu'il puisse traiter les données et fournir des résultats. Bien que cette approche soit la plus coûteuse, elle offre le résultat avec la meilleure fiabilité et précision, ainsi que les délais de traitement les plus rapides.

Le traitement des données à l'avenir

Le cloud est le lieu où le traitement des données se fera à l'avenir. Les techniques actuelles de traitement électronique des données sont pratiques, mais la technologie cloud augmente leur vitesse et leur efficacité. Chaque organisation peut utiliser davantage de données et acquérir des informations plus pertinentes si les données sont plus rapides et de meilleure qualité.

Les entreprises constatent des avantages significatifs à mesure que le Big Data migre vers le cloud. Les entreprises ont désormais la possibilité de combiner toutes leurs plateformes en une solution unique et adaptable grâce à la technologie cloud Big Data. Lorsque les logiciels se développent et sont mis à jour, la technologie du cloud computing mélange harmonieusement le nouveau et l'ancien (comme c'est souvent le cas dans l'environnement du Big Data).

Les avantages du traitement des données cloud ne se limitent pas aux grandes entreprises. Les petites entreprises pourraient vraiment y gagner beaucoup à elles seules. La capacité de développer et d’améliorer les capacités à mesure que l’entreprise se développe est assurée par les plateformes cloud, dont le prix peut être raisonnable. Cela permet aux entreprises de se développer sans avoir à dépenser beaucoup d’argent.