在如今数字化的时代，我们主要通过数据来进行工作。在得到数据之后，我们要对数据进行处理之后才能进一步使用。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。那么什么是数据处理呢？
数据处理 data processing
什么是数据处理
数据处理是指对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。
数据处理的目的是什么
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
简单来说就是通过数据管理，收集信息并将信息用数据表示和保存，在需要的时候使用；通过数据加工，对数据进行变换、抽取和运算，从而得到更有用的数据，以指导或控制人的行为或事物的变化趋势；通过数据传播，使更多的人得到并理解信息，,从而使信息的作用充分发挥出来。
数据处理方式有哪些
根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。
数据处理主要有四种分类方式：
根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。
根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。
根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
大数据的数据处理包括什么
大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集，存储，变形，和分析。
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。
存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
变形：原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志中把 IP 地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。
分析：通过整理好的数据分析 what happened、why it happened、what is happening 和 what will happen，帮助企业决策。.