Veri işleme yöntemleri, toplu işleme, gerçek zamanlı işleme, veri madenciliği ve istatistiksel işleme gibi yöntemleri kullanarak büyük miktarda ham veriyi kullanılabilir ve anlaşılabilir bilgilere dönüştürmenin bir yoludur. Veri işleme elle yapılmalı ve çok uzun sürdü, ancak bugün neredeyse tüm veri işleme, bilgisayarlar tarafından yapılmakta ve bu işlem süreci daha hızlı hale getirmektedir.
Devlet, nüfus sayımı bilgisinde örüntüler bulmaya çalışıyor olsun veya bir işletme satışlarının çoğunu nereden aldıklarını belirlemeye çalışıyorsa da, kullanılabilir bilgileri bulmak için her zaman büyük miktarda veri konsolide edilmeli ve analiz edilmelidir. Toplu işlem, bilgisayarların verileri büyük gruplar halinde ayarlanan zamanlarda analiz ettiği en kolay işlem şeklidir. Örneğin, bordro toplu veridir, çünkü bir bilgisayar her maaşın sonunda tüm saatleri analiz eder.
Gerçek zamanlı işleme, hemen analiz edilebilen veriler için kullanılır. Örneğin, bir radar sistemi bilgileri gerçek zamanlı olarak işler, böylece operatör anında geri bildirim alabilir.
Veri madenciliği, birden fazla kaynaktan bilgi alır ve bunları birleştirmeye ve kalıpları bulmaya çalışır. Örneğin, marketler bir ürünün satışlarına bakar ve başka bir ürünle korelasyon içinde olup olmadığına bakar. Fıstık ezmesi satın alan herkes de jöle alırsa, iki öğeyi bir araya getirebilir.
Verileri işlemenin birçok farklı yolu vardır, ancak genel olarak, bilgisayarlar tamamen değişti ve veri işleme yöntemlerini geliştirdi. Eskiden aylarca ya da yıllarca süren şey artık sadece birkaç saniye sürebilir. Bilgisayarlar büyük miktarda ham veri alabilir ve bu verilerin trendlerinde önemli, kullanılabilir bilgiler bulabilirler.
