डाटा प्रोसेसिंग क्या है? प्रकार और जानकारी

डाटा प्रोसेसिंग क्या है? (data process meaning/definition in hindi)

डाटा प्रोसेसिंग डाटा का उपयोग करने योग्य और चहिते रूप में पाने के लिए एक कन्वर्ज़न है।

यह कन्वर्ज़न या “प्रोसेसिंग” या तो मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से कार्य के पूर्व निर्धारित सीक्वेंस का उपयोग करके किया जाता है।

अधिकांश डेटा प्रोसेसिंग कंप्यूटर का उपयोग करके किया जाता है और इसलिए यह स्वचालित रूप से किया जाता है।

आउटपुट या “प्रोसेस्ड” डेटा को विभिन्न प्रकारों जैसे छवि, ग्राफ, टेबल, वेक्टर फ़ाइल, ऑडियो, चार्ट या किसी अन्य मनचाहे प्रारूप में प्राप्त किया जा सकता है, जो सॉफ्टवेयर या डेटा प्रोसेसिंग के तरीके के पर निर्भर करता है।

डाटा कैसे प्रोसेस्ड होता है? (data processing system in hindi)

डेटा प्रोसेसिंग किसी भी गतिविधि द्वारा की जा सकती है जिसके लिए डेटा संग्रह की आवश्यकता होती है।

एकत्रित डेटा को संग्रहीत, क्रमबद्ध, संसाधित, विश्लेषण और प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।

इस पूर्ण प्रक्रिया को 6 सरल प्राथमिक चरणों में विभाजित किया जा सकता है जो हैं:

• डेटा संग्रहण
• डेटा का स्टोरेज
• डेटा को छांटना
• डेटा की प्रोसेसिंग
• डेटा का विश्लेषण
• डेटा प्रेजेंटेशन और निष्कर्ष

एक बार डेटा एकत्र होने के बाद डेटा संग्रहण जरुरी होता है। कागजात, नोटबुक में या किसी अन्य भौतिक रूप में डेटा एकत्रित किया जा सकता है।

बड़े डेटा और डेटा माइनिंग उभरने और बढ़ते जोर के साथ डेटा संग्रह बढ़ा है और सही विश्लेषण और प्रस्तुति के लिए कई कार्य करने की आवश्यकता होती है, इसलिए आजकल डेटा डिजिटल रूप में संग्रहीत किया जाता है।

डिजिटल फॉर्म में डेटा रखने से उपयोगकर्ता को कम समय में बड़ी संख्या में ऑपरेशन करने में सक्षम होता है और इसमें विभिन्न प्रकारों में कन्वर्ज़न का ऑप्शन भी मिलता है।

उपयोगकर्ता इस प्रकार मनचाहे आउटपुट का चयन कर सकते हैं जो आवश्यकता के अनुरूप सर्वोत्तम हो।

आउटपुट फाइल्स के प्रकार (types of output files in hindi)

• प्लेन टेक्स्ट फाइल
• टेबल या स्प्रेडशीट
• चार्ट और ग्राफ
• मैप्स/वेक्टर या इमेज फाइल
• अदर फोर्मट्स या रॉ फाइल्स

डाटा प्रोसेसिंग के तरीके (data processing cycle in hindi)

मैन्युअल डेटा प्रोसेसिंग: इस विधि में डेटा को मशीन, टूल या इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस के उपयोग के बिना मैन्युअल रूप से प्रोसेस्ड किया जाता है। डेटा मैन्युअल रूप से प्रोसेस्ड किया जाता है, और डेटा पर मैन्युअल रूप से सभी गणना और लॉजिकल ऑपरेशन किए जाते हैं।

मैकेनिकल डेटा प्रोसेसिंग: इसमें डेटा प्रोसेसिंग एक मैकेनिकल डिवाइस या कैलकुलेटर और टाइपराइटर जैसे बहुत ही सरल इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के उपयोग से किया जाता है। जब प्रोसेसिंग की आवश्यकता सरल होती है, तो इस विधि को अपनाया जा सकता है।

इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग: डेटा को प्रोसेस करने के लिए यह आधुनिक तकनीक है। उच्चतम विश्वसनीयता और सटीकता के साथ सबसे तेज़ और सर्वोत्तम उपलब्ध विधि इसी को माना जाता है।

उपयोग की जाने वाली यह तकनीक नवीनतम है क्योंकि इस विधि में कंप्यूटर का इस्तेमाल किया जाता है और अधिकांश एजेंसियों में मौजूद है।

सॉफ्टवेयर का उपयोग इस प्रकार के डेटा प्रोसेसिंग का हिस्सा बनता है। डेटा को कंप्यूटर के माध्यम से प्रोसेस्ड किया जाता है और कंप्यूटर के इनपुट के रूप में डेटा और निर्देशों का सेट दिया जाता है।

इसके बाद कंप्यूटर स्वचालित रूप से निर्देशों के दिए गए सेट के अनुसार डेटा को प्रोसेस्ड करता है।

कंप्यूटर को इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग मशीन के रूप में भी जाना जाता है।

डाटा प्रोसेसिंग के प्रकार (types of data processing in hindi)

• बैच प्रोसेसिंग
• रीयल-टाइम प्रोसेसिंग
• ऑनलाइन प्रोसेसिंग
• मल्टी प्रोसेसिंग
• टाइम शेयरिंग

डाटा प्रोसेसिंग क्यों जरुरी है? (importance of data processing in hindi)

अकादमिक, वैज्ञानिक अनुसंधान, निजी और व्यक्तिगत उपयोग, संस्थागत उपयोग, वाणिज्यिक उपयोग के लिए आजकल अधिक से अधिक डेटा एकत्र किया जाता है।

इस एकत्रित डेटा को किसी भी उपयोग के लिए संग्रहीत, क्रमबद्ध, फ़िल्टर, विश्लेषण और प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।

यह प्रक्रिया उस पैमाने के आधार पर सरल या जटिल हो सकती है जिस पर डेटा संग्रह किया जाता है और परिणामों की जटिलता प्राप्त की जानी चाहिए।

चहिते परिणाम प्राप्त करने में खपत समय उन ऑपरेशन्स पर निर्भर करता है जिन्हें एकत्रित डेटा पर और आउटपुट फ़ाइल की प्रकृति पर प्राप्त करने की आवश्यकता होती है।

मल्टी नेशनल कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए आंकड़े समस्या बन जाते है जब उनके पास उपयोगकर्ताओं, बिक्री, मैन्युफैक्चरिंग इत्यादि का बहुत ज्यादा डाटा मौजूद होता है।

ऐसे मामलों में डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता अधिक से अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

ऐसे मामलों में, डेटा माइनिंग और डेटा प्रबंधन का काम शुरू हो जाता हैं जिसके बिना ऑप्टीमल परिणाम प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं।

डेटा संग्रह से प्रेजेंटेशन से शुरू होने वाला प्रत्येक चरण प्रोसेस्ड डेटा के आउटपुट और उपयोगिता पर प्रत्यक्ष प्रभाव डालता है।

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