डेटा प्रोसेसिंग क्या है? – Data Processing in Hindi

हेल्लो दोस्तों! आज हम इस पोस्ट में Data Processing in Hindi (डेटा प्रोसेसिंग क्या है?) के बारें में पढेंगे. इसे बहुत ही आसान भाषा में लिखा गया है. इसे आप पूरा पढ़िए, यह आपको आसानी से समझ में आ जायेगा. तो चलिए शुरू करते हैं:-

Data Processing in Hindi – डेटा प्रोसेसिंग क्या है?

• डेटा प्रोसेसिंग एक प्रक्रिया है जिसमें डेटा को इकट्ठा (collect) किया जाता है और फिर इस डेटा को उपयोगी जानकारी में बदल दिया जाता है.
• दुसरे शब्दों में कहें तो, “डेटा प्रोसेसिंग कच्चे डेटा को इकट्ठा करने और उसे उपयोग की जा सकने वाली जानकारी में बदलने की एक विधि (method) है।“
• Data Processing की प्रक्रिया को डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियर के द्वारा पूरा किया जाता है.
• डेटा प्रोसेसिंग का मुख्य उदेश्य कच्चे डेटा को एक ऐसे डेटा में बदलना होता है जिसे मनुष्य आसानी से समझ सके। इसमें विभिन्न प्रकार के कार्य शामिल है जैसे :- डेटा को कलेक्ट करना , डेटा को फ़िल्टर करना , डेटा का विश्लेषण करना आदि।
• डेटा प्रोसेसिंग को दो तरीकों से किया जाता है पहला automatic और दूसरा manual. जब डेटा प्रोसेसिंग अपने आप होती है तब इसे ऑटोमेटिक डेटा प्रोसेसिंग कहते हैं और जब प्रोसेसिंग किसी व्यक्ति के द्वारा की जाती है तब इसे मैनुअल प्रोसेसिंग कहते हैं।
• Data Processing की प्रक्रिया को सही तरीके से पूरा करना जरुरी होता है क्योंकि अगर इसमें कुछ भी गलती हुई तो इससे बिज़नस में बहुत बड़ा नुकसान हो सकता है.
• डेटा प्रोसेसिंग का इस्तेमाल बिज़नस में किया जाता है, इसका इस्तेमाल करने से बिज़नस में बहुत ज्यादा फायदा होता है और कंपनी अपने कस्टमर को बेहतर तरीके से समझ सकती है.

Stages of Data Processing in Hindi – डेटा प्रोसेसिंग के चरण

इसके कुल 6 चरण होते है जिनके बारे में नीचे बताया गया है :-

1. Data Collection
2. Data Preparation
3. Data Input
4. Processing
5. Data Output
6. Data Storage

1- Data collection (डेटा कलेक्शन)

Data collection डेटा प्रोसेसिंग का पहला स्टेप है इसमें कच्चे (raw) डेटा को इकट्ठा किया जाता है। इसमें डेटा को इकट्ठा करने के लिए विभिन्न प्रकार तरीकों उपयोग किया जाता है।

डेटा को कलेक्ट करते समय इस बात का विशेष ध्यान रखना चाहिए कि जिस डेटा को हम कलेक्ट कर रहे हैं वह बिल्कुल सही हो और उसमें कोई गलती ना हो.

यदि कलेक्ट किए गए डेटा में कोई गलती होगी तो उसके परिणाम भी गलत होंगे। इसलिए इसमें बिलकुल सटीक डेटा (accurate data) को कलेक्ट किया जाता है।

2- Data Preparation (डेटा प्रिपरेशन)

Data Preparation को Data Cleaning भी कहा जाता है. यह कच्चे (raw) डेटा को फ़िल्टर करने की प्रक्रिया है इसमें कच्चे डेटा को साफ़ किया जाता है ताकि उसमे कोई त्रुटि ना रह सके।

इस स्टेप का मुख्य उदेश्य खराब डेटा को छाँटकर उसे बाहर निकालना होता है ताकि उच्च गुणवत्ता (high quality) वाला डेटा ही बचे।

3- Data Input (डेटा इनपुट)

इस स्टेप में कच्चे (raw) डेटा को मशीनी भाषा में बदल दिया जाता है जिससे कि मशीन इस डेटा को आसानी से समझ सके. मशीनी भाषा में बदलने के बाद इस डेटा को कंप्यूटर में इनपुट के रूप में enter किया जाता है.

4- Processing (प्रोसेसिंग)

इस स्टेप में, इनपुट किये गये गए डेटा को प्रोसेस किया जाता है ताकि इनपुट को आउटपुट में बदला जा सके।

डेटा को प्रोसेस करने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है। यह डेटा प्रोसेसिंग का चौथा स्टेप है जिसमें इनपुट डेटा को आउटपुट डेटा में बदला जाता है।

5- Data output (डेटा आउटपुट)

यह डेटा प्रोसेसिंग का पांचवा स्टेप है जिसमें हमें आउटपुट डेटा प्राप्त होता है. यह आउटपुट डेटा उपयोग करने लायक होता है और इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस स्टेप में डेटा को आउटपुट डिवाइसों का उपयोग करके प्रदर्शित (display) किया जाता है।

डेटा किसी भी फॉर्मेट में हो सकता है जैसे :- ग्राफ़, टेबल, वेक्टर फ़ाइलें, ऑडियो, वीडियो, दस्तावेज़ आदि।

आउटपुट डेटा को अंतिम डेटा भी कहा जाता है क्योकि इस डेटा का उपयोग यूजर कर सकता है।

6- Data storage (डेटा स्टोरेज)

यह डेटा प्रोसेसिंग का अंतिम स्टेप है। इसमें डेटा को कंप्यूटर या किसी अन्य स्टोरेज डिवाइस में स्टोर किया जाता है ताकि प्रोसेस हुए डेटा का उपयोग भविष्य में किया जा सके।

इसे पढ़ें:–

• मशीन लर्निंग क्या है?
• आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस क्या है?

डेटा प्रोसेसिंग की विधियाँ – Methods of Data Processing in Hindi

इसकी मुख्य रूप से तीन विधियां होती है :-

1. Manual Data Processing
2. Mechanical Data Processing
3. Electronic Data Processing

1- Manual Data Processing (मैन्युअल डेटा प्रोसेसिंग)

यह डेटा प्रोसेसिंग का पहला तरीका है जिसमे डेटा को मैन्युअल रूप से प्रोसेस किया जाता है। इसमें किसी व्यक्ति की आवश्यकता होती है.

मैन्युअल डेटा प्रोसेसिंग में कच्चे डेटा को कलेक्ट ,फ़िल्टर और उसे प्रोसेस करने के लिए किसी प्रकार के सॉफ्टवेयर या इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस का उपयोग नहीं किया जाता है। यह डेटा प्रोसेसिंग की सबसे सस्ती विधि है जिसमे किसी प्रकार की कोई लागत नहीं लगती।

2- Mechanical Data Processing (मैकेनिकल डेटा प्रोसेसिंग)

मैकेनिकल डेटा प्रोसेसिंग की एक ऐसी विधि है जिसमे डेटा को प्रोसेस करने के लिए मैकेनिकल डिवाइस जैसे- कैलकुलेटर , टाइपराइटर , और प्रिंटिंग प्रेस आदि का प्रयोग किया जाता है। मैन्युअली डेटा प्रोसेसिंग की तुलना में मैकेनिकल डेटा प्रोसेसिंग में बहुत कम मात्रा में गलतियां होती है।

3- Electronic Data Processing (इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग)

इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग को ऑटोमेटिक डेटा प्रोसेसिंग भी कहा जाता है. यह डेटा प्रोसेसिंग का सबसे तेज तरीका है जिसमे आधुनिक तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग में डेटा को प्रोसेस करने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफीसियल जैसी तकनीकों का प्रयोग किया जाता है।

हालांकि यह डेटा प्रोसेसिंग की सबसे महंगी विधि है लेकिन यह मैन्युअल और मैकेनिकल की तुलना में अधिक विश्वशनीय (reliable) है। यह यूजर को बिलकुल सटीक परिणाम देने में सक्षम है।

डेटा प्रोसेसिंग के फायदे – Advantages of Data Processing in Hindi

इसके निम्नलिखित फायदे होते है :-

1- डेटा प्रोसेसिंग अत्यधिक कुशल (efficient) होता है जो अपने कार्यो को कुशलतापूर्वक करता है।

2- यह तेज गति से डेटा को प्रोसेस करता है जिसकी वजह से यूजर का काफी समय बच जाता है।

3- डेटा प्रोसेसिंग गलतियों को कम करने में मदद करता है।

4- आज के समय में डेटा प्रोसेसिंग काफी उपयोगी है क्योकि इसका इस्तेमाल विभिन्न प्रकार के क्षेत्रों में किया जाता है जैसे :- बैंकिंग , हॉस्पिटल, शेयर बजार आदि।

डेटा प्रोसेसिंग के नुकसान – Disadvantages of Data Processing in Hindi

इसके नुकसान निम्नलिखित हैं:-

1- डेटा प्रोसेसिंग एक विधि है जो डेटा को प्रोसेस करते वक़्त अधिक मात्रा में बिजली का इस्तेमाल करती है।

2- इसमें डेटा को स्टोर करने के लिए अधिक मात्रा में मेमोरी स्पेस की आवश्यकता पड़ती है।

3- यह एक महंगी प्रक्रिया है जिसमे काफी खर्चा आता है।

Types of Data Processing in Hindi – डेटा प्रोसेसिंग के प्रकार

इसके मुख्य रूप से तीन प्रकार होते है :-

1- Business Data Processing

बिज़नस डेटा प्रोसेसिंग में डेटा संख्याओं (numbers) के रूप में मौजूद होता है। बिज़नेस डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग ज्यादतर कंपनी में न्यूमेरिक गणनाओ (numeric calculations) से संबंधित कार्यो को करने के लिए किया जाता है।

2- Scientific Data Processing

इस प्रोसेसिंग का उपयोग वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग से संबंधित समस्याओ को हल करने के लिए किया जाता है। साइंटिफिक डेटा प्रोसेसिंग में सिमुलेशन और जटील गणनाओ को हल किया जाता है।

3- Real time Data Processing

रियल टाइम डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग तुरंत रिजल्ट प्राप्त करने के लिए किया जाता है। यदि कोई यूजर इस प्रोसेसिंग में कच्चे डेटा को डालता है तो उसे उसी समय परिणाम प्राप्त हो जायेंगे।

इस प्रोसेसिंग का इस्तेमाल ज्यादतर स्टॉक मार्केट और करेंसी ट्रेंड को एनालाइज (analyze) करने के लिए किया जाता है।

Applications of Data Processing in Hindi – डेटा प्रोसेसिंग के उपयोग

इसका उपयोग बहुत सारें क्षेत्रों में किया जाता है :-

1- Banking (बैंक) में

डेटा प्रोसेसिंग का इस्तेमाल बैंकिंग क्षेत्र में ग्राहकों को verify और उनसे लेनदेन करने के लिए किया जाता है।

2- Education (शिक्षा) में

डेटा प्रोसेसिंग स्कूल और कॉलेजो में छात्र के रोल नंबर, बायोडाटा और प्राप्त अंक खोजने में मदद करता है।

3- Transaction (लेन देन) में

इसका उपयोग लेनदेन से संबंधित कार्यो में भी किया जाता है। यह जानकारी को अपडेट करता है तभी यूजर आसानी से लेनदेन कर पाता है।

4- Hospital (अस्पताल) में

डेटा प्रोसेसिंग का इस्तेमाल बड़े बड़े अस्पतालों में रोगियों और मरीजों की जानकारी को सर्च करने के लिए किया जाता है।

5- Stock Market (स्टॉक बाजार) में

इसका इस्तेमाल शेयर बजार को एनालाइज करने के लिए किया जाता है।

Exam में पूछे जाने वाले प्रश्न –

Reference:- https://www.talend.com/resources/what-is-data-processing/

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