数据处理分为哪两类

在现代信息时代，数据处理已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。数据处理可以帮助人们将数据转换为有用的信息，从而帮助人们更好地了解和分析数据。关于数据处理，不同人会有不同的看法和定义。从不同的角度分析，我们可以将数据处理大致分为两类：批处理和实时处理。

角度一：数据的类型

根据数据类型的不同，数据处理一般可以分为结构化数据处理和非结构化数据处理。结构化数据一般指信息以表格的形式呈现，数据间存在着明确的关系，例如：关系型数据库数据、电子表格数据等。而非结构化数据则指以文本、语音、图片等形式存在的数据，其数据结构和关系不尽相同。如文本、日志信息、媒体、云服务等均属于非结构化数据类型。

针对不同数据类型的处理方式也不同。对于结构化数据，批处理是一种常见的处理方式，处理方法也比较简单，通过批量读取数据进入内存后，使用统一的处理模板进行数据处理。相比之下，对于非结构化数据，则更适合采用实时处理方法，可以快速处理不同类型的数据，降低处理的延迟时间。

角度二：数据处理的目的

另一个角度是从处理的目的出发来分析数据处理。数据处理主要有两个目的：反馈和决策。反馈是指从数据中提取需要的信息，以便更好地了解数据状况。例如利用交易数据可以分析出商品的热销情况，再根据热销情况进行调整，这样可以更好地满足顾客的需求。而决策则是指根据数据处理的结果进行决策。比如，在生产线上采集数据后，可以根据数据处理结果做出优化决策，为企业节省成本。

反馈型数据处理一般采用批处理，可以通过发现数据中的规律来采取相应的策略。而决策型数据处理则更适合采用实时处理方法，因为及时的数据处理能够使决策更加准确和迅速。