Vārds dati nāk no latīņu valodas, kas nozīmē neapstrādātas informācijas vākšanu. Datu apstrādes jēdziens attiecas uz neapstrādātu datu apstrādi, izmantojot datoru, lai iegūtu vēlamo jēgpilno rezultātu. Datus var apstrādāt manuāli vai automātiski. Izejas dati, kas iegūti pēc neapstrādātu datu apstrādes, tiek attēloti dažādās formās, piemēram, tie var būt vai nu skaitliski, piemēram, 0-9,., +, -, /, E, D, vai rakstzīmju forma, kas var būt vai nu virknes formāts, piemēram, alfabētiskā formātā vai burtciparu formātā vai grafiskā formā, piemēram, diagrammās, diagrammās, kartēs, kuras pamatā ir programmatūru datu apstrādei izmantoto procedūru.
Kas ir datu apstrāde?
Neapstrādātu datu konvertēšanas procesu, izmantojot tādu datu nesēju kā manuālus vai automātiskus rīkus, jēgpilnā izvades informācijā sauc par datu apstrādi. Neapstrādāti dati, piemēram, skolēnu skaits klasē, eksāmenu rezultāti, adrese utt., Kas tiek ievadīti kā ievads procesoram, kurš izmanto noteiktas procedūras, lai manipulētu ar izejvielām, un apstrādā tos, lai nodrošinātu vēlamo jēgpilno rezultātu. Piemēram, ja mēs pērkam preci universālveikalā, viņi pēc pirkuma mums izsniedz rēķinu, kur rēķinā ir visa informācija par datiem, piemēram, informācija par preci, klienta vārds, tālruņa numurs, adrese, laiks, rēķina summa, samaksātā summa, nodokļi, utt., visi šie kopā veido informāciju, kur šī informācija ir procesa datu forma. Šīs apstrādes pamatfunkcija ir validācija, šķirošana, apkopošana, apkopošana, analīze, ziņošana, klasifikācija.
datu apstrāde
Dažādi veidi
Datu apstrādei ir trīs veidi, tādi ir
Manuāla datu apstrāde
Dati, kurus manuāli apstrādā cilvēku darbības, neizmantojot nevienu rīku, ir manuāla apstrāde. Tāpat kā, piemēram, manuāla un precīza pārskata rakstīšana vai aprēķināšana manuāli un precīzi ir manuāla apstrāde, manuāla zīmju lapas pārbaude, finanšu aprēķināšana utt. Galvenais trūkums ir tāds, ka manuālai apstrādei ir nepieciešamas lielas darbaspēka izmaksas, liels laika patēriņš, vairāk kļūdu utt. trūkums ir tāds, ka ir pieejami vairāk iepriekšēju rīku, kur apstrādes darbs tiek veikts automātiski.
Elektroniskā datu apstrāde (EDP)
To sauc arī par informācijas pakalpojumiem vai sistēmām. Tas neapstrādātus datus apstrādā, izmantojot datorus un programmas, izmantojot elektroniskā saziņa . Apstrādes darbs notiek ļoti ātri. Labākais piemērs elektroniskai datu apstrādei ir bankomāta karte, kas ir iestrādāta ar elektronisko mikroshēmu.
Datu apstrāde reāllaikā
Tas ir nepārtraukts process, kas reaģē dažu sekunžu laikā, kad tiek ievadīti ievadītie dati, tie tiek apstrādāti un nodrošina vēlamos izvades datus. Piemēram, persona vēlas piesaistīt noteiktu summu no sava konta, izmantojot Bankomāts . Tiklīdz viņš ievieto karti un nonāk bilancē, viņš vēlas uzzīmēt kopā ar bankomāta tapu, mašīna dažu sekunžu laikā tiešsaistē apstrādā darījumu un atjaunina savu bankas konta atlikumu tiešsaistē. Galvenā priekšrocība ir laika patēriņš.
Datu apstrādes cikls
Šis apstrādes cikls ir kopīgs gan manuālai, gan elektroniskai apstrādei. Tā ir darbību virkne, lai iegūtu informāciju no neapstrādātiem datiem. Šajā apstrādē ir 3 svarīgi posmi,
Ievade
Process, ar kura palīdzību savāktie dati tiek pārveidoti formā, kurā dators var saprast. Tas ir vissvarīgākais solis, jo pareizie izvades rezultāti ir atkarīgi no dotajiem ievades datiem. Datu ievadē veiktās darbības ir četras pakāpes
- Datu vākšana
- Dati Kodēšana
- Datu pārraide
- Datu komunikācija
Datu vākšana
Datu vākšana ir ļoti svarīgs apstrādes posms, kurā visi neapstrādātie fakti tiek savākti no dažādām vidēm, kurām jābūt labi definētām un precīzām, lai tos apstrādātu. Datu vākšanas piemēri ir zemes apsekošana, vēlēšanu aptauja.
Datu kodēšana
Neapstrādātu faktu konvertēšanas process formā, kuru ir vieglāk nodrošināt kā ievadi apstrādes sistēmā, ir datu kodēšana.
Datu pārraide
Šajā posmā dati tiek nosūtīti procesoram un arī dažādiem sistēmas komponentiem
Datu komunikācija
Šajā posmā dati tiek paziņoti starp dažādām apstrādes sistēmām.
Process
Šis posms attiecas uz neapstrādātu datu apstrādi, izmantojot dažādus rīkus vai programmatūras metodes, līdz jēgpilnai informācijai. Ir pieejami daudzi programmatūras rīki liela apjoma datu apstrādei īsā laika posmā. To var vienkārši izskaidrot nākamajā automatizācijas datu apstrādes tehnikas piemērā. Lietotājs raksta programmu, lai veiktu divu skaitļu pievienošanu, kurā ir instrukciju kopa. Šī programma tiek apstrādāta centrālajā procesorā, kas apstrādā datus, pamatojoties uz sniegtā instrukcija. Tagad programmatūra manipulē ar datiem, kas sniedz norādījumus datu apstrādei un saturīgas nozīmīgas informācijas sniegšanai.
datu apstrādes piemērs
Ir trīs dažādi datu apstrādes paņēmieni
- Klasifikācija: Dati šajā posmā ir atbilstoši nošķirti dažādās grupās un apakšgrupās, lai tos būtu viegli apstrādāt.
- Uzglabāšana: Šajā posmā dati tiek glabāti pareizā secībā, lai nepieciešamības gadījumā tiem būtu viegli piekļūt.
- Aprēķins: Šajā posmā ar datiem tiek veiktas vairākas darbības, lai iegūtu vēlamos rezultātus.
Rezultāts
Šajā posmā datu apstrāde, ko iegūst pēc apstrādes, ir nozīmīgi dati, kas nepieciešami galalietotājiem. Izejas var iegūt dažādās formās, piemēram, audio, video, ziņojumu izdrukas utt. Tālāk ir norādītas darbības, kas tiek veiktas,
- Atkodēšana: Kodētie dati tiek atšifrēti izpratnes formātā.
- Komunikācija: Ģenerētā izeja tiek izplatīta dažādās vietās, lai jebkurš lietotājs varētu tai piekļūt jebkurā laikā.
- Ielāde: Izplatītajiem un uzglabātajiem datiem ikviens var piekļūt pēc savas pārliecības.
Uzglabāšanas posms
Apstrādātā informācija tiek saglabāta virtuālajā datu atmiņā tālākai izmantošanai. Tas ir svarīgs cikla posms, jo, ja nepieciešams, mēs varam iegūt datus.
Datu apstrāde pētniecības jomā
Šajā apstrādē galvenokārt iekļauti šādi svarīgi soļi:
- Anketas pārbaude
- Rediģēšana
- Kodēšana
- Klasifikācija
- Tabulēšana
- Grafiskais attēlojums
- Datu tīrīšana
- Datu korekcija
datu apstrāde pētniecības jomā
- Anketu pārbaude: Pirmais solis ir pārbaudīt, vai ir anketas vai nav. Dažas no nepieņemamajām anketām ir nepilnīgi vai daļēji dati, nepietiekamas zināšanas.
- Datu rediģēšana tiek identificēta, ja neapstrādātos datos ir kļūdas, lai kļūdas gadījumā tos varētu rediģēt un labot.
- Kodēšana ir simbolu piešķiršanas process, lai atbildes varētu ievietot attiecīgajās grupās.
- Datu klasifikācija ir balstīta uz tādām klasēm kā klases intervāls, biežums vai atribūti, piemēram, pilsēta. Iedzīvotāji tiek veikti labākai izpratnei.
- Pēc klasifikācijas visu procesu tabulējam dažādās attiecīgajās kolonnās un rindās.
- Pēc tam attēlojiet tos grafiskā vai statistiskā joslu diagrammas formātā.
- Pēc tam mēs vispirms vēlreiz pārbaudām visus datus, ja trūkst
datus, mēs tos saskaitām konsekvences labad. - Papildu koncepcija par datu pielāgošanu tiek veikta kā papildinoša, lai uzlabotu kvalitāti.
Priekšrocības
Datu apstrādes priekšrocības ir
- Ļoti efektīvs
- Laika taupīšana
- Liels ātrums
- Samazina kļūdas
Trūkumi
Datu apstrādes trūkumi ir
- Liels enerģijas patēriņš
- Aizņem lielu atmiņa
- Uzstādīšanas izmaksas ir augstas
- Atmiņas izšķērdēšana.
Pieteikumi
Datu apstrādes pielietojums ir
- Banku sektorā šo apstrādi izmanto bankas klienti, lai pārbaudītu tur esošo informāciju, bankas datus, darījumu un citas detaļas.
- Izglītības nodaļās, piemēram, skolās, koledžās, šī apstrāde ir piemērota, lai atrastu studentu datus, piemēram, bioloģiskos datus, klasi, saraksta numuru, iegūtās atzīmes utt.
- Darījuma procesā lietojumprogramma atjaunina informāciju, kad lietotāji pieprasa viņu informāciju.
- Loģistikas izsekošanas apgabalā šī apstrāde palīdz tiešsaistē iegūt nepieciešamos klienta datus.
- Slimnīcu pacientiem informāciju var viegli meklēt.
Šajā rakstā ir aprakstīts neapstrādātu datu ievades apstrādes veids, ievadot tos kā procesora ievades datus, šos neapstrādātos datus var apstrādāt, izmantojot programmatūru vai jebkuru citu rīku, lai iegūtu nozīmīgu informāciju. Svarīga datu priekšrocība apstrāde tas ir, dažu sekunžu laikā datus var viegli iegūt. Šajā rakstā mēs esam redzējuši datu apstrādes ciklu, apstrādi pētniecības jomā, tā priekšrocības, trūkumus un pielietojumu. Šeit ir jautājums “Kā dati tiek apstrādāti e-komercijas jomā?”.
