علم البيانات هو مجال جديد نسبيًا يتطور باستمرار، ومع جمع المزيد من البيانات تزداد الحاجة إلى الأشخاص الذين يمكنهم تحليلها وفهمها، ويبدو مستقبل علم البيانات واعدًا للغاية ويستمر في النمو من حيث الشعبية والأهمية. 

تحدث معالجة البيانات بعد مرحلة جمع البيانات في خط أنابيب البيانات، وفي مرحلة المعالجة يتم إعداد البيانات للاستعمال ثم تخزينها في نظام يمكن الوصول إليه.

إنّ معالجة البيانات هي طريقة لتحويل البيانات الأولية إلى محتوى ذي مغزى وقابل للقراءة آليًا، حيث إنّها في الأساس عملية تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة.

إنّ الطلب العالمي على معالجة البيانات يتصاعد بمعدل أسي، وذلك في نمو الإنترنت والذكاء الاصطناعي وغيرها من التطبيقات الثقيلة البيانات في جميع أنحاء العالم.

معالجة البيانات هي جمع البيانات ومعالجتها في النموذج القابل للاستخدام والمطلوب، وقد يكون هناك احتمال حدوث أخطاء أثناء المعالجة لذلك تتم الآن معظم المعالجة تلقائيًا باستخدام أجهزة الكمبيوتر.

إنّ استكشاف البيانات هو عملية تكرارية للكشف عن الرؤى المخفية في البيانات، حيث تُستخدم التطبيقات البرمجية للمخططات والبرمجة وجداول البيانات بشكل شائع لاستكشاف البيانات.

قد يشتمل نظام تخزين البيانات على مكون مدير تخزين البيانات الذي يتعامل مع الطلبات الواردة من التطبيقات للبيانات المخزنة في واحد أو أكثر من مكونات تخزين البيانات بطريقة سلسة.

الرياضيات هي حجر الأساس لأي تخصص علمي معاصر، وتمتلك جميع تقنيات علوم البيانات الحديثة تقريبًا بما في ذلك التعلم الآلي أساسًا رياضيًا عميقًا.

البيانات الوصفية هي “معلومات حول البيانات”، وبرينستون يوفر الحصول على أداة برمجية شاملة ستمكّن مسؤولي البيانات من تنظيم البيانات في مجموعات البيانات الخاصة بهم وإتاحتها.

أنّ التحليلات المعززة هي استخدام التقنيات التمكينية مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمساعدة في إعداد البيانات وإنشاء الرؤى وشرح البصيرة لزيادة كيفية استكشاف الأشخاص للبيانات وتحليلها في منصات التحليلات وذكاء الأعمال.