Definition of data processing

data processingnoun

xử lý dữ liệu

/ˌdeɪtə ˈprəʊsesɪŋ//ˌdeɪtə ˈprɑːsesɪŋ/

The term "data processing" dates back to the mid-20th century when digital computing technology was in its infancy. The initial process of making sense of data collected, mostly from scientific and military applications, was a time-consuming and tedious manual task. In the late 1940s, the advent of electronic computers led to the development of automated data processing systems, which could efficiently and accurately manipulate and analyze large quantities of data. As a result, the term "data processing" was coined as a label for this new set of technologies and processes. The term emerged as a vivid representation of how these computers were used to manipulate and analyze large amounts of raw data. At the heart of it, data processing refers to the acquisition, transformation, and interpretation of raw data into meaningful insights and decisions that drive business and societal decisions. Today, data processing forms the backbone of many industries, from finance and healthcare to science and transportation, as enterprises and organizations strive to make data-backed decisions and operate at scale.

namespace
Example:
  • The company's data processing system efficiently extracts and analyzes relevant information from large volumes of raw data.

    Hệ thống xử lý dữ liệu của công ty có thể trích xuất và phân tích hiệu quả thông tin có liên quan từ khối lượng lớn dữ liệu thô.

  • The data processing unit in our computer handles complex calculations and manipulations of numerical data with remarkable speed.

    Bộ xử lý dữ liệu trong máy tính của chúng ta xử lý các phép tính và thao tác phức tạp trên dữ liệu số với tốc độ đáng kinh ngạc.

  • Marketers use data processing techniques to sort through customer data, segment it based on demographics and buying habits, and develop targeted marketing campaigns.

    Các nhà tiếp thị sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu để phân loại dữ liệu khách hàng, phân khúc dữ liệu dựa trên thông tin nhân khẩu học và thói quen mua sắm, và phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu.

  • The data processing department of the organization is responsible for collecting, cleaning, and organizing data for various purposes, such as research, decision-making, and reporting.

    Bộ phận xử lý dữ liệu của tổ chức chịu trách nhiệm thu thập, dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như nghiên cứu, ra quyết định và báo cáo.

  • A data processing algorithm can be trained to identify patterns and anomalies in data, helping to detect potential issues or opportunities for improvement, such as fraud, security breaches, or customer preferences.

    Thuật toán xử lý dữ liệu có thể được đào tạo để xác định các mẫu và điểm bất thường trong dữ liệu, giúp phát hiện các vấn đề tiềm ẩn hoặc cơ hội cải tiến, chẳng hạn như gian lận, vi phạm bảo mật hoặc sở thích của khách hàng.

  • Data processing technologies, such as virtualization, cloud computing, and Big Data platforms, are becoming increasingly integrated with business processes and operations to enhance efficiency and competitiveness.

    Các công nghệ xử lý dữ liệu như ảo hóa, điện toán đám mây và nền tảng Dữ liệu lớn đang ngày càng được tích hợp nhiều hơn với các quy trình và hoạt động kinh doanh để nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh.

  • In healthcare, advanced data processing techniques enable personalized medical treatments and diagnosis based on genetic, environmental, and lifestyle data.

    Trong chăm sóc sức khỏe, các kỹ thuật xử lý dữ liệu tiên tiến cho phép điều trị y tế và chẩn đoán cá nhân hóa dựa trên dữ liệu di truyền, môi trường và lối sống.

  • Manufacturing companies leverage data processing to monitor and optimize their production processes, preventing waste, reducing costs, and enhancing quality.

    Các công ty sản xuất tận dụng xử lý dữ liệu để theo dõi và tối ưu hóa quy trình sản xuất, ngăn ngừa lãng phí, giảm chi phí và nâng cao chất lượng.

  • Data processing tools are crucial in scientific research, where digital simulations, computer-aided design, and data analytics help to model and test various hypotheses under controlled conditions.

    Các công cụ xử lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu khoa học, trong đó mô phỏng kỹ thuật số, thiết kế hỗ trợ máy tính và phân tích dữ liệu giúp lập mô hình và kiểm tra nhiều giả thuyết khác nhau trong điều kiện được kiểm soát.

  • Our data processing system has advanced encryption and data security protocols to ensure the confidentiality, integrity, and availability of sensitive information, protecting our customers and partners from data breaches and unauthorized access.

    Hệ thống xử lý dữ liệu của chúng tôi có các giao thức mã hóa và bảo mật dữ liệu tiên tiến để đảm bảo tính bảo mật, toàn vẹn và khả dụng của thông tin nhạy cảm, bảo vệ khách hàng và đối tác của chúng tôi khỏi vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép.