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。
数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。
如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。
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数据处理的基本方式：
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：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
参考资料来源：百度百科-数据处理
目的：
1、把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。
2、从大量的原始数据中抽取部分数据，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据。
3、利用计算机科学地保存和管理经过处理(如校验、整理等)的大量数据，以便人们能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
影响：
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。
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数据处理工具：
根据数据处理的不同阶段，有不同的专业工具来对数据进行不同阶段的处理。
1、在数据转换部分，有专业的ETL工具来帮助完成数据的提取、转换和加载，相应的工具有Informatica和开源的Kettle。
2、在数据存储和计算部分，指的数据库和数据仓库等工具，有Oracle，DB2，MySQL等知名厂商，列式数据库在大数据的背景下发展也非常快。
3、在数据可视化部分，需要对数据的计算结果进行分析和展现，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。
参考资料来源：百度百科--数据处理
本回答被网友采纳A.把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。
B.对数据进行汇总，以便减少数据量，节约存储空间。
C.从大量的原始数据中抽取部分数据，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据。
D.利用计算机科学地保存和管理经过处理(如校验、整理等)的大量数据，以便人们能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；
二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了赵强老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。