لفظ ڈیٹا لاطینی زبان سے آیا ہے ، جس کا مطلب ہے خام معلومات جمع کرنا۔ ڈیٹا پروسیسنگ کا تصور مطلوبہ معنی خیز آؤٹ پٹ حاصل کرنے کے لئے کمپیوٹر کا استعمال کرتے ہوئے خام ڈیٹا پر کارروائی کرنا ہے۔ ڈیٹا پر یا تو دستی طور پر یا خود کار طریقے سے کارروائی کی جاسکتی ہے۔ خام اعداد و شمار پر کارروائی کے بعد حاصل کردہ اعداد و شمار کی نمائش مختلف شکلوں میں کی جاتی ہے جیسے 0-9 ،. ، + ، - ، / ، ای ، ڈی ، یا کریکٹر شکل کی شکل بھی ہوسکتی ہے جو سٹرنگ کی شکل میں بھی ہوسکتی ہے جیسے حروف تہجیی شکل یا حروف تہجیی شکل یا گرافیکل شکل جیسے ڈایاگرام ، چارٹ ، نقشے ، جس کی بنیاد پر ہے سافٹ ویئر استعمال کیا جاتا ہے یا اعداد و شمار پر کارروائی کے لئے استعمال شدہ طریقہ کار
ڈیٹا پروسیسنگ کیا ہے؟
خام ڈیٹا جیسے دستی یا خود کار طریقے سے ٹولز کو معنی بخش آؤٹ پٹ کی معلومات میں تبدیل کرنے کے عمل کو ڈیٹا پروسیسنگ کہا جاتا ہے۔ خام اعداد و شمار جیسے کلاس میں طلباء کی تعداد ، امتحان کے نتائج ، پتہ ، وغیرہ ، جو پروسیسر کو ان پٹ کے طور پر دیا جاتا ہے جو خام اعداد و شمار کو جوڑ توڑ کرنے کے ل certain کچھ طریقہ کار استعمال کرتا ہے اور مطلوبہ معنی بخش آؤٹ پٹ فراہم کرنے کے لئے اس پر عملدرآمد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر ہم کسی ڈیپارٹمنٹل اسٹور میں کسی چیز کو خریدتے ہیں تو وہ خریداری کے بعد ہمیں بل مہیا کرتے ہیں ، جہاں بل میں تمام اعداد و شمار کی معلومات شامل ہوتی ہیں جیسے آئٹم کی تفصیلات ، صارف کا نام ، فون نمبر ، پتہ ، وقت ، بل کی رقم ، ادا کردہ رقم ، ٹیکس ، وغیرہ ، یہ سب مل کر ایک معلومات بناتے ہیں ، جہاں یہ معلومات ڈیٹا کی کارروائی کی شکل ہوتی ہے۔ اس پروسیسنگ کا بنیادی کام توثیق ، چھانٹ رہا ہے ، خلاصہ ، مجموعی ، تجزیہ ، رپورٹنگ ، درجہ بندی ہے۔
ڈیٹا پراسیسنگ
مختلف اقسام
ڈیٹا پروسیسنگ کی تین قسمیں ہیں ، وہ ہیں
دستی ڈیٹا پروسیسنگ
وہ اعداد و شمار جس پر دستی طور پر انسانی عمل سے عمل کیا جاتا ہے جو بغیر کسی آلے کے استعمال کیے ہوئے ہیں دستی پروسیسنگ ہے۔ جیسے کہ دستی طور پر اور دستی طور پر کسی رپورٹ کو دستی طور پر لکھنا یا اس کا حساب کتاب کرنا دستی پروسیسنگ ، دستی طور پر نمبروں کی چادر ، مالی حساب کتاب کی تصدیق کرنا ہے۔ اس کا بنیادی نقصان یہ ہے کہ دستی پروسیسنگ میں اعلی مزدوری کے اخراجات ، زیادہ وقت کی کھپت ، مزید غلطیاں ، وغیرہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ نقصان ، مزید پیشگی ٹول آ گئے ہیں جہاں پروسیسنگ کا کام خود بخود ہوجاتا ہے۔
الیکٹرانک ڈیٹا پروسیسنگ (EDP)
اسے انفارمیشن سروسز یا سسٹم بھی کہا جاتا ہے۔ یہ کمپیوٹر اور پروگراموں کے ذریعے خام ڈیٹا پر عملدرآمد کرتے ہیں الیکٹرانک مواصلات . پروسیسنگ کا کام بہت تیز ہے۔ الیکٹرانک ڈیٹا پروسیسنگ کی بہترین مثال ایک اے ٹی ایم کارڈ ہے ، جو الیکٹرانک چپ کے ساتھ سرایت کرتا ہے۔
ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ
یہ ایک مستقل عمل ہے ، جو سیکنڈوں میں جواب دیتا ہے جب ڈیٹا ان پٹ مل جاتا ہے تو اس پر کارروائی ہوجاتی ہے اور مطلوبہ آؤٹ پٹ ڈیٹا فراہم ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ، ایک شخص اپنے اکاؤنٹ سے کسی کا استعمال کرکے ایک خاص رقم نکالنا چاہتا ہے اے ٹی ایم . جیسے ہی وہ کارڈ داخل کرتا ہے اور بیلنس میں داخل ہوتا ہے ، وہ اے ٹی ایم پن کے ساتھ ساتھ اپنی طرف متوجہ کرنا چاہتا ہے ، مشین ٹرانزیکشن پر کارروائی کرتی ہے اور چند سیکنڈ میں اپنے بینک اکاؤنٹ بیلنس کو آن لائن اپ ڈیٹ کردیتا ہے۔ بنیادی فائدہ وقت کی کھپت ہے۔
ڈیٹا پروسیسنگ سائیکل
یہ پروسیسنگ سائیکل دستی اور الیکٹرانک دونوں پروسیسنگ کے لئے عام ہے۔ یہ خام ڈیٹا سے معلومات نکالنے کے لئے اقدامات کا سلسلہ ہے۔ اس پروسیسنگ میں 3 اہم مراحل ہیں وہ ،
ان پٹ
وہ عمل جس کے ذریعے ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے اس شکل میں تبدیل ہوجاتا ہے کمپیوٹر سمجھ سکتے ہیں۔ یہ سب سے اہم مرحلہ ہے کیونکہ صحیح نتائج کا انحصار دیئے گئے ان پٹ ڈیٹا پر ہوتا ہے۔ اعداد و شمار کے ان پٹ میں کی جانے والی سرگرمیاں چار مراحل کی ہیں ، وہ ہیں
- ڈیٹا اکٹھا کرنا
- ڈیٹا انکوڈنگ
- ڈیٹا ٹرانسمیشن
- ڈیٹا مواصلات
ڈیٹا اکٹھا کرنا
ڈیٹا اکٹھا کرنا پروسیسنگ کا ایک بہت اہم مرحلہ ہے جہاں تمام ماحول سے تمام خام حقائق اکٹھے کیے جاتے ہیں جن کی وضاحت کے ل and اور اس پر عمل درآمد کے ل accurate درست ہونا چاہئے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی مثالیں زمین کے سروے ، انتخابی پولنگ ہیں۔
ڈیٹا انکوڈنگ
خام حقائق کو اس شکل میں تبدیل کرنے کا عمل جو پروسیسنگ سسٹم میں ان پٹ کے بطور فراہم کرنا آسان ہے ڈیٹا انکوڈنگ ہے۔
ڈیٹا ٹرانسمیشن
اس مرحلے پر ، ڈیٹا پروسیسر کو بھیجا جاتا ہے اور سسٹم کے مختلف اجزاء کو بھی
ڈیٹا مواصلات
اس مرحلے پر ، ڈیٹا کو مختلف پروسیسنگ سسٹم کے مابین بتایا جاتا ہے۔
عمل
یہ مرحلہ معنی خیز معلومات کے ل various مختلف ٹولز یا سوفٹویئر تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے خام ڈیٹا میں ہیرا پھیری سے متعلق ہے بہت سارے سافٹ ویئر ٹولز بہت کم وقت میں بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لئے دستیاب ہیں۔ اسے آٹومیشن ڈیٹا پروسیسنگ تکنیک کی مندرجہ ذیل مثال میں آسان شکل میں سمجھایا جاسکتا ہے ، صارف دو نمبروں کا اضافہ کرنے کے لئے ایک پروگرام لکھتا ہے ، جس میں ہدایات کی سیٹ ہوتی ہے ، اس پروگرام کو سنٹرل پروسیسنگ یونٹ میں پروسیس کیا جاتا ہے جس کی بنیاد پر ڈیٹا پر کارروائی ہوتی ہے۔ ہدایات فراہم کی. اب یہ سافٹ ویئر ڈیٹا کو جوڑتا ہے جو اعداد و شمار پر کارروائی کرنے اور بامقصد متوقع معلومات دینے کی ہدایت فراہم کرتا ہے۔
ڈیٹا پروسیسنگ کی مثال
ڈیٹا کو جوڑ توڑ کرنے کی تکنیک کی تین مختلف اقسام ہیں
- درجہ بندی: اس مرحلے پر مختلف گروپوں اور سب گروپوں میں اس کے مطابق ڈیٹا الگ کردیا گیا ہے تاکہ اس پر عملدرآمد آسان ہوجائے۔
- ذخیرہ: اس مرحلے پر ، اعداد و شمار کو ایک مناسب ترتیب میں محفوظ کیا جاتا ہے تاکہ ضرورت پڑنے پر اسے آسانی سے حاصل کیا جاسکے۔
- حساب کتاب: اس مرحلے پر ، مطلوبہ نتائج پیدا کرنے کے ل the اعداد و شمار پر متعدد آپریشن کیے جاتے ہیں۔
آؤٹ پٹ
اس مرحلے پر ، پروسیسنگ کے بعد جو ڈیٹا آؤٹ پٹ حاصل ہوتا ہے وہ معنی خیز اعداد و شمار ہوتا ہے ، جو اختتامی صارفین کے لئے ضروری ہوتا ہے۔ آؤٹ پٹ مختلف شکلوں جیسے آڈیو ، ویڈیو ، رپورٹ پرنٹ ، وغیرہ میں حاصل کی جاسکتی ہے۔
- ضابطہ کشائی: کوڈ کوڈ کیا ہوا ڈیٹا کو تفہیم کی شکل میں ضابطہ کشائی کیا جاتا ہے۔
- مواصلات: آؤٹ پٹ جو پیدا ہوتا ہے اسے مختلف مقامات پر تقسیم کیا جاتا ہے تاکہ کوئی بھی صارف کسی بھی وقت اس تک رسائی حاصل کر سکے۔
- بازیافت: جو بھی اعداد و شمار تقسیم اور ذخیرہ کیا جاتا ہے ان تک کسی کی بھی یقین سے کسی تک رسائی حاصل کی جاسکتی ہے۔
اسٹوریج اسٹیج
پروسیس شدہ معلومات کو مزید استعمال کے ل virtual ورچوئل ڈیٹا میموری میں محفوظ کیا جاتا ہے یہ سائیکل کا اہم مرحلہ ہے کیونکہ جب ضرورت ہو تو ہم ڈیٹا بازیافت کرسکتے ہیں۔
ریسرچ ایریا میں ڈیٹا پروسیسنگ
اس عمل میں بنیادی طور پر شامل اہم اقدامات مندرجہ ذیل ہیں:
- سوالنامے کی جانچ پڑتال
- ترمیم کرنا
- کوڈنگ
- درجہ بندی
- ٹیبلشن
- گرافیکل نمائندگی
- ڈیٹا کی صفائی
- ڈیٹا ایڈجسٹمنٹ
ریسرچ ایریا میں ڈیٹا پروسیسنگ
- سوالنامہ کی جانچ پڑتال: پہلا مرحلہ یہ ہے کہ یہ معلوم کرنا ہے کہ آیا کوئی سوالنامہ موجود ہے یا نہیں۔ قابل قبول سوالناموں میں سے کچھ نامکمل یا جزوی اعداد و شمار ، ناکافی معلومات ہیں۔
- خام اعداد و شمار میں کوئی غلطیاں ہونے پر اعداد و شمار میں ترمیم کی نشاندہی کی گئی ہے تاکہ اگر وہ غلطیاں ہیں تو ان میں ترمیم اور اصلاح کی جاسکتی ہے۔
- کوڈنگ علامتوں کو دینے کا عمل ہے تا کہ ان کے متعلقہ گروپوں میں جوابات دیئے جاسکیں۔
- اعداد و شمار کی درجہ بندی کلاس وقفہ ، تعدد یا شہر جیسے صفات جیسے طبقوں پر مبنی ہے ، آبادی بہتر تفہیم کے ل. کی جاتی ہے۔
- درجہ بندی کرنے کے بعد ہم پورے عمل کو مختلف متعلقہ کالموں اور قطاروں میں ٹیبلٹ کرتے ہیں۔
- پھر ان کی نمائندگی گرافیکل یا شماریاتی بار چارٹ کی شکل میں کریں۔
- اس کے بعد ، ہم پہلے سے ایک بار پھر پورا ڈیٹا چیک کرتے ہیں اگر کوئی غائب ہے
اعداد و شمار ، ہم مستقل مزاجی کے لئے اسے شامل کرتے ہیں۔ - اعداد و شمار کو ایڈجسٹ کرنے کا ایک اضافی تصور معیار کی بہتری کے لئے تکمیلی تکمیل کیا جاتا ہے۔
فوائد
ڈیٹا پروسیسنگ کے فوائد ہیں
- انتہائی موثر
- وقت کی بچت
- تیز رفتار
- غلطیاں کم کرتی ہے
نقصانات
ڈیٹا پروسیسنگ کے نقصانات ہیں
- بجلی کی بڑی کھپت
- بڑے واقعات ہوتے ہیں یاداشت
- تنصیب کی لاگت زیادہ ہے
- یادوں کی بربادی۔
درخواستیں
ڈیٹا پروسیسنگ کی درخواست ہے
- بینکنگ کے شعبے میں ، یہ پروسیسنگ بینک صارفین کے ذریعہ وہاں تصدیق ، بینک کی تفصیلات ، لین دین اور دیگر تفصیلات کے لئے استعمال کی جاتی ہے۔
- اسکولوں ، کالجوں جیسے تعلیمی محکموں میں ، اس عمل کا اطلاق طلباء کی تفصیلات جیسے بائیوڈیٹا ، کلاس ، رول نمبر ، حاصل کردہ نمبر ، وغیرہ کو تلاش کرنے میں ہوتا ہے۔
- لین دین کے عمل میں ، جب صارف اپنے تفصیلات کی درخواست کرتے ہیں تو اطلاق معلومات کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔
- لاجسٹک ٹریکنگ ایریا میں ، اس پروسیسنگ سے صارفین کو مطلوبہ مطلوبہ اعداد و شمار کو دوبارہ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- اسپتالوں میں مریضوں میں ، تفصیلات آسانی سے تلاش کی جاسکتی ہیں۔
اس مضمون میں پروسیسر کو ان پٹ کے طور پر دیئے جانے کے بعد خام ڈیٹا ان پٹ پر کارروائی کے طریقے کی وضاحت کی گئی ہے ، اس خام ڈیٹا کو بامقصد معلومات کے حصول کے لئے سافٹ ویئر یا کسی دوسرے ٹول کا استعمال کرتے ہوئے کارروائی کی جاسکتی ہے۔ ڈیٹا کا اہم فائدہ پروسیسنگ یہ ہے کہ ، چند سیکنڈ میں کوئی آسانی سے ڈیٹا بازیافت کرسکتا ہے۔ یہاں اس مضمون میں ، ہم نے ڈیٹا پروسیسنگ سائیکل ، تحقیقی علاقے میں پروسیسنگ ، اس کے فوائد ، نقصانات اور اس کے استعمال کو دیکھا ہے۔ یہ سوال یہ ہے کہ 'ای کامرس کے علاقے میں ڈیٹا پر کارروائی کیسے کی جاتی ہے؟'
