ডেটা শব্দটি লাতিন ভাষা থেকে এসেছে যার অর্থ কাঁচা তথ্য সংগ্রহ। ডেটা প্রসেসিংয়ের ধারণাটি কাঙ্ক্ষিত অর্থবহ আউটপুট পেতে কম্পিউটার ব্যবহার করে কাঁচা ডেটা প্রক্রিয়াজাতকরণ। ডেটা ম্যানুয়ালি বা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করা যায়। কাঁচা তথ্য প্রক্রিয়াকরণের পরে প্রাপ্ত আউটপুট ডেটা বিভিন্ন আকারে উপস্থাপিত হয় এটি 0-9,।, +, -, /, ই, ডি, বা অক্ষর ফর্মের মতো হয় যা স্ট্রিং বিন্যাসের মতো হতে পারে বর্ণানুক্রমিক বিন্যাস বা বর্ণানুক্রমিক ফর্ম্যাট বা চিত্রের আকার, চার্ট, মানচিত্রের মতো গ্রাফিকাল ফর্ম যা প্রকারের উপর ভিত্তি করে সফটওয়্যার ব্যবহৃত বা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি।
ডেটা প্রসেসিং কী?
ম্যানুয়াল বা স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলির মতো মাধ্যমকে অর্থবহ আউটপুট তথ্যে রূপান্তর করার প্রক্রিয়াটিকে ডেটা প্রসেসিং বলে। কোনও শ্রেণীর শিক্ষার্থীদের সংখ্যা, পরীক্ষার ফলাফল, ঠিকানা ইত্যাদির মতো কাঁচা তথ্য যা প্রসেসরের ইনপুট হিসাবে দেওয়া হয় যা কাঁচা ডেটা ম্যানিপুলেট করার জন্য নির্দিষ্ট পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং পছন্দসই অর্থবহ আউটপুট সরবরাহের জন্য এটি প্রক্রিয়া করে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা যদি কোনও বিভাগীয় স্টোরে একটি আইটেম ক্রয় করি তবে তারা ক্রয়ের পরে আমাদের বিল সরবরাহ করে, যেখানে বিলে আইটেমের বিবরণ, গ্রাহকের নাম, ফোন নম্বর, ঠিকানা, সময়, বিলের পরিমাণ, প্রদত্ত পরিমাণ, কর, ইত্যাদি, এই সমস্ত একসাথে রাখা একটি তথ্য গঠন করে, যেখানে এই তথ্য ডেটা প্রক্রিয়া ফর্ম। এই প্রক্রিয়াজাতকরণের মূল কাজটি বৈধতা, বাছাই, সংক্ষিপ্তকরণ, সমষ্টি, বিশ্লেষণ, প্রতিবেদনকরণ, শ্রেণিবিন্যাস ification
তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
বিভিন্ন ধরনের
তিন ধরণের ডেটা প্রসেসিং হয়, সেগুলি
ম্যানুয়াল ডেটা প্রসেসিং
কোনও সরঞ্জাম ব্যবহার না করে মানুষের ক্রিয়া দ্বারা ম্যানুয়ালি প্রক্রিয়া করা ডেটা হ'ল ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াকরণ। উদাহরণস্বরূপ ম্যানুয়ালি এবং নির্ভুলভাবে একটি প্রতিবেদন লেখা বা গণনা করা ম্যানুয়াল প্রসেসিং, ম্যানুয়ালি মার্কস শীট যাচাই করা, আর্থিক গণনা ইত্যাদির প্রধান অসুবিধা হ'ল ম্যানুয়াল প্রসেসিংয়ের জন্য উচ্চ শ্রম ব্যয়, উচ্চ সময় খরচ, আরও ত্রুটি ইত্যাদি প্রয়োজন হয় তাই এটির সাথে অসুবিধা, আরও অগ্রিম সরঞ্জাম এসেছে যেখানে প্রক্রিয়াজাতকরণ কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন হয়।
বৈদ্যুতিন ডেটা প্রসেসিং (EDP)
একে তথ্য পরিষেবা বা সিস্টেম হিসাবেও ডাকা হয়। এটি কম্পিউটার এবং প্রোগ্রাম ব্যবহার করে কাঁচা ডেটা প্রক্রিয়া করে বৈদ্যুতিন যোগাযোগ । প্রক্রিয়াজাতকরণ কাজ খুব দ্রুত হয়। বৈদ্যুতিন ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সর্বোত্তম উদাহরণ এটিএম কার্ড যা একটি বৈদ্যুতিন চিপ সহ এম্বেড করা থাকে।
রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং
এটি একটি অবিচ্ছিন্ন প্রক্রিয়া, যা সেকেন্ডের মধ্যে প্রতিক্রিয়া জানায় যখন ডেটা ইনপুট দেওয়া হয় এটি প্রসেস হয়ে যায় এবং পছন্দসই আউটপুট ডেটা সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, কোনও ব্যক্তি একটি ব্যবহার করে তার অ্যাকাউন্ট থেকে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ আঁকতে চায় এটিএম । কার্ডটি serোকানো এবং ভারসাম্য প্রবেশ করার সাথে সাথে তিনি এটিএম পিনের সাথে আঁকতে চান, মেশিনটি লেনদেনটি প্রক্রিয়া করে এবং কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে অনলাইনে তার ব্যাংক অ্যাকাউন্টের ব্যালেন্স আপডেট করে। প্রধান সুবিধা হ'ল সময় ব্যয়।
তথ্য প্রক্রিয়াকরণ চক্র
এই প্রক্রিয়াকরণ চক্রটি ম্যানুয়াল এবং বৈদ্যুতিন প্রক্রিয়াজাতকরণ উভয়ের পক্ষেই সাধারণ। এটি কাঁচা তথ্য থেকে তথ্য আহরণের জন্য পদক্ষেপের সিরিজ। এই প্রক্রিয়াজাতকরণের 3 টি গুরুত্বপূর্ণ স্তর রয়েছে তারা হ'ল
ইনপুট
প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটা এমন ফর্মে রূপান্তরিত হয় যা কম্পিউটার বুঝতে পারি. এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ সঠিক আউটপুট ফলাফল প্রদত্ত ইনপুট ডেটার উপর নির্ভর করে। ডেটা ইনপুটটিতে পরিচালিত ক্রিয়াকলাপগুলি চার ধাপের, সেগুলি
- তথ্য সংগ্রহ
- ডেটা এনকোডিং
- ডেটা ট্রান্সমিশন
- তথ্য যোগাযোগ
তথ্য সংগ্রহ
তথ্য সংগ্রহ প্রক্রিয়াজাতকরণের একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যেখানে সমস্ত পরিবেশের কাছ থেকে সমস্ত কাঁচা তথ্য সংগ্রহ করা হয় যা প্রসেসের জন্য যথাযথভাবে সংজ্ঞায়িত এবং নির্ভুল হওয়া উচিত। তথ্য সংগ্রহের উদাহরণ হ'ল ভূমি সমীক্ষা, নির্বাচন জরিপ।
ডেটা এনকোডিং
প্রসেসিং সিস্টেমে ইনপুট হিসাবে সরবরাহ করা সহজতর আকারে কাঁচা তথ্য রূপান্তর করার প্রক্রিয়াটি হ'ল ডেটা এনকোডিং।
ডেটা ট্রান্সমিশন
এই পর্যায়ে, ডেটা প্রসেসর এবং সিস্টেমের বিভিন্ন উপাদানগুলিতে প্রেরণ করা হয়
তথ্য যোগাযোগ
এই পর্যায়ে, ডেটা বিভিন্ন প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমের মধ্যে যোগাযোগ করা হয়।
প্রক্রিয়া
এই পর্যায়ে অর্থবহ তথ্য সম্পর্কিত বিভিন্ন সরঞ্জাম বা সফ্টওয়্যার কৌশলগুলি ব্যবহার করে কাঁচা ডেটা ম্যানিপুলেট করার সাথে সম্পর্কিত হয়। অনেকগুলি সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম অল্প সময়ের মধ্যেই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য উপলব্ধ। এটি অটোমেশন ডেটা প্রসেসিং প্রযুক্তির নিম্নলিখিত উদাহরণে সাধারণ আকারে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, ব্যবহারকারী দুটি সংখ্যা সংযোজন করতে একটি প্রোগ্রাম লিখেছেন, যার মধ্যে নির্দেশাবলীর সেট রয়েছে, এই প্রোগ্রামটি কেন্দ্রীয় প্রক্রিয়াকরণ ইউনিটে প্রসেস করা হয় যা ভিত্তিতে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে নির্দেশ প্রদান। এখন সফ্টওয়্যারটি ডেটা ম্যানিপুলেট করে যা ডেটা প্রক্রিয়া করার এবং অর্থবহ প্রত্যাশিত তথ্য দেওয়ার জন্য নির্দেশনা সরবরাহ করে।
ডেটা-প্রক্রিয়াকরণ-উদাহরণ
তিনটি বিভিন্ন ধরণের ডেটা ম্যানিপুলেট করার কৌশল রয়েছে
- শ্রেণিবিন্যাস: ডেটা এই পর্যায়ে বিভিন্ন গোষ্ঠী এবং উপগোষ্ঠীতে সে অনুযায়ী আলাদা করা হয়েছে যাতে এটি প্রক্রিয়া করা সহজ হবে would
- সংরক্ষণ করা: এই পর্যায়ে, তথ্যগুলি যথাযথ ক্রমে সংরক্ষণ করা হয় যাতে প্রয়োজনের সময় সহজেই এটি অ্যাক্সেস করা যায়।
- গণনা: এই পর্যায়ে, পছন্দসই ফলাফল উত্পন্ন করার জন্য ডেটাতে প্রচুর অপারেশন করা হয়।
আউটপুট
এই পর্যায়ে, প্রক্রিয়াকরণের পরে প্রাপ্ত ডেটা আউটপুটটি অর্থবহ ডেটা হয়, এটি শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য প্রয়োজনীয়। আউটপুট বিভিন্ন ফর্ম যেমন অডিও, ভিডিও, রিপোর্ট মুদ্রণ ইত্যাদিতে প্রাপ্ত হতে পারে নীচে তারা যেগুলি সম্পাদিত হয় তা নিম্নলিখিত,
- ডিকোডিং: এনকোড করা তথ্যটি বোঝার বিন্যাসে ডিকোড করা হয়।
- যোগাযোগ: উত্পাদিত আউটপুটটি বিভিন্ন স্থানে বিতরণ করা হয় যাতে কোনও ব্যবহারকারী যে কোনও সময় এটি অ্যাক্সেস করতে পারে।
- পুনরুদ্ধার: বিতরণ এবং সঞ্চিত ডেটা যে কোনও একের প্রত্যয় অনুসারে অ্যাক্সেস করতে পারে।
স্টোরেজ স্টেজ
প্রক্রিয়াজাত তথ্যটি আরও ব্যবহারের জন্য ভার্চুয়াল ডেটা মেমোরিতে সংরক্ষণ করা হয় এটি চক্রের গুরুত্বপূর্ণ পর্যায় কারণ আমরা যখন প্রয়োজন তখন ডেটা পুনরুদ্ধার করতে পারি।
গবেষণা অঞ্চলে ডেটা প্রসেসিং
মূলত এই প্রক্রিয়াজাতকরণের অন্তর্ভুক্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপগুলি নিম্নরূপ:
- প্রশ্নাবলী পরীক্ষা করা হচ্ছে
- সম্পাদনা
- কোডিং
- শ্রেণিবিন্যাস
- সারণী
- গ্রাফিকাল উপস্থাপনা
- তথ্য পরিষ্কার করা
- ডেটা সমন্বয়
গবেষণা-অঞ্চলে ডেটা-প্রক্রিয়াকরণ
- প্রশ্নাবলীর চেকিং: প্রথম পদক্ষেপটি কোনও প্রশ্নপত্র রয়েছে কিনা তা যাচাই করা। কিছু গ্রহণযোগ্য নয় এমন প্রশ্নাবলি অসম্পূর্ণ বা আংশিক তথ্য, অপর্যাপ্ত জ্ঞান।
- কাঁচা ডেটাতে কোনও ত্রুটি থাকলে ডেটা সম্পাদনা সনাক্ত করা হয় যাতে ত্রুটি থাকলে সেগুলি সম্পাদনা করে সংশোধন করা যায়।
- কোডিং প্রতীক দেওয়ার প্রক্রিয়া যাতে প্রতিক্রিয়াগুলি তাদের নিজ নিজ গ্রুপগুলিতে স্থাপন করা যায়।
- তথ্যের শ্রেণিবদ্ধকরণ বর্গ ব্যবধান, ফ্রিকোয়েন্সি বা শহরের মতো বৈশিষ্ট্যগুলির মতো শ্রেণীর উপর ভিত্তি করে, জনসংখ্যা আরও ভাল বোঝার জন্য করা হয়।
- শ্রেণিবদ্ধকরণের পরে আমরা বিভিন্ন প্রাসঙ্গিক কলাম এবং সারিগুলিতে পুরো প্রক্রিয়াটি ট্যাবলেট করি।
- তারপরে এগুলিকে গ্রাফিকাল বা স্ট্যাটিস্টিকাল বার চার্ট ফর্ম্যাটে উপস্থাপন করুন।
- এর পরে, যদি কোনও অনুপস্থিত থাকে তবে আমরা প্রথম থেকে আবার পুরো ডেটাটি পরীক্ষা করে দেখি
তথ্য, আমরা এটি ধারাবাহিকতার জন্য যুক্ত করি। - মান উন্নয়নের জন্য পরিপূরক হিসাবে ডেটা সমন্বয়ের অতিরিক্ত ধারণা করা হয় concept
সুবিধাদি
ডেটা প্রসেসিংয়ের সুবিধাগুলি হ'ল
- অত্যন্ত দক্ষ
- সময় সংরক্ষণ
- উচ্চ গতি
- ত্রুটি হ্রাস করে
অসুবিধা
ডেটা প্রসেসিংয়ের অসুবিধাগুলি
- বড় বিদ্যুত খরচ
- দখল বড় স্মৃতি
- ইনস্টলেশন খরচ বেশি
- স্মৃতির অপচয়।
অ্যাপ্লিকেশন
ডেটা প্রসেসিংয়ের প্রয়োগটি হ'ল
- ব্যাংকিং খাতে, এই প্রক্রিয়াকরণটি ব্যাঙ্ক গ্রাহকরা সেখানে যাচাই করতে, ব্যাঙ্কের বিশদ, লেনদেন এবং অন্যান্য বিশদ ব্যবহার করে।
- স্কুল, কলেজের মতো শিক্ষাগত বিভাগগুলিতে বায়োডাটা, শ্রেণি, রোল নম্বর, প্রাপ্ত নম্বর ইত্যাদির মতো শিক্ষার্থীদের বিবরণ সন্ধানে এই প্রক্রিয়াজাতকরণ প্রযোজ্য
- লেনদেনের প্রক্রিয়াতে, ব্যবহারকারীগণ তাদের বিশদ অনুরোধ করার সময় অ্যাপ্লিকেশন তথ্য আপডেট করে।
- একটি লজিস্টিক ট্র্যাকিং অঞ্চলে, এই প্রক্রিয়াকরণটি প্রয়োজনীয় গ্রাহকদের ডেটা অনলাইনে পুনরুদ্ধারে সহায়তা করে।
- হাসপাতালে রোগীদের, বিশদগুলি সহজেই অনুসন্ধান করা যায়।
এই নিবন্ধটি কোনও প্রসেসরের ইনপুট হিসাবে দেওয়া হলে কাঁচা ডেটা ইনপুটকে যেভাবে প্রক্রিয়াজাত করা হয় তা বর্ণনা করে, এই কাঁচা তথ্যটি অর্থবহ তথ্য প্রাপ্তির জন্য সফ্টওয়্যার বা অন্য কোনও সরঞ্জাম ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা যায়। ডেটা গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা প্রক্রিয়াজাতকরণ হ'ল, কেউ কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে সহজেই ডেটা উদ্ধার করতে পারে। এখানে এই নিবন্ধে, আমরা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ চক্র, গবেষণা ক্ষেত্রে প্রসেসিং, এর সুবিধা, অসুবিধাগুলি এবং এর প্রয়োগগুলি দেখেছি। এখানে প্রশ্নটি রয়েছে 'কীভাবে ডেটা ই-কমার্স অঞ্চলে প্রসেস করা হয়?'
