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Elaborazione dati

L'elaborazione dati consiste in una o più operazioni di tipo aritmetico o logico effettuate sui dati mediante l'esecuzione di un programma informatico ( software ). Mediante l'elaborazione dati è possibile produrre nuovi dati o modificare il valore d'origine degli stessi a seconda delle istruzioni del programma informatico. L'insieme dei dati sono registrati in dispositivi di memorizzazione informatica ( hardware ) ed organizzati in archivi. L'elaborazione dati trasforma i dati memorizzati negli archivi in una informazione fruibile dall'utente finale.

ELABORAZIONE DATI

In via generale quanto maggiore è l'elaborazione dei dati tanto maggiore è l'informazione prodotta dagli stessi dati. Le principali tipologie di elaborazione dati sono le operazioni aritmetiche, le operazioni logiche, la memorizzazione dei dati, la visualizzazione e la stampa delle informazioni, la trasmissione dati. L'elaborazione dati si svolge sia nei computer di piccole dimensioni ( personal computer ) che nei computer di grandi dimensioni ( mainframe ). Nelle aziende e negli enti le operazioni di elaborazione dati molto voluminose sono effettuate in un apposito ufficio detto centro elaborazione dati ( CED ).

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note



La qualità dell'elaborazione dati

La qualità dell'elaborazione dati e di un sistema informativo è determinata da una serie di fattori quali la completezza, l'accuratezza, la tempestività, la selettività e la destinazione dei dati.

  • Completezza. Il risultato ( output ) dell'elaborazione dati è efficace se i dati in input sono completi. In caso di dati mancanti, l'elaborazione dati potrebbe non essere valida o, comunque, sufficientemente di qualità per poter prendere delle decisioni.
  • Accuratezza. Le informazioni ottenute dall'elaborazione dati devono essere sufficientemente accurate e dettagliate, al fine di poter rispondere efficacemente all'esigenza dell'utente.
  • Tempestività ( velocità di elaborazione ). Il processo di elaborazione dati deve saper fornire i risultati ( output ) entro un tempo considerato accettabile. Il valore delle informazioni si degrada rapidamente nel tempo e un'informazione prodotta troppo tardi è inutile. Ad esempio, nel mondo della finanza i dati devono essere elaborati in tempi molto rapidi per poter utilizzare efficacemente le informazioni ed effettuare degli investimenti in borsa.
  • Selettività ( selezione dei dati rilevanti ). L'elaborazione dati deve utilizzare soltanto dati rilevanti per la soluzione di un problema e produrre una risposta ( output ) in grado di soddisfare l'esigenza dell'utente. È un'inutile perdita di tempo elaborare i dati non rilevanti ( algoritmo inefficiente ). Allo stesso modo è inutile fornire all'utente una quantità di informazioni superiori a quelle che gli necessitano. L'eccesso di informazioni inutili e di dati non richiesti potrebbe nascondere quelle importanti, riducendo l'efficacia e la qualità dell'elaborazione dati in un processo aziendale.
  • Destinazione ( consegna dei risultati ). Il risultato dell'elaborazione dati deve essere inviato all'utente che effettivamente lo richiede o lo utilizza. In un sistema di elaborazione dati sono prodotte grandi quantità di informazioni, talvolta ridondanti o inutili, che non raggiungono sempre gli utenti interessati. Ciò si traduce in un'inutile spreco di risorse. Spesso la produzione delle informazioni nasce per esigenze particolari, limitate nel tempo, ma la procedura di produzione si protrae automaticamente nel tempo anche quando all'utente non servono più quelle informazioni. È quindi importante che la produzione delle informazioni e dei prospetti sia soggetta a periodiche verifiche, al fine di eliminare quelle non più richieste e quelle divenute inutili per l'utente finale.

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