데이터라는 단어는 원시 정보의 수집을 의미하는 라틴어에서 유래되었습니다. 데이터 처리의 개념은 원하는 의미있는 출력을 얻기 위해 컴퓨터를 사용하여 원시 데이터를 처리하는 것입니다. 데이터는 수동 또는 자동으로 처리 할 수 있습니다. 원시 데이터를 처리 한 후 얻은 출력 데이터는 0-9,., +,-, /, E, D와 같은 숫자 형식 또는 다음과 같은 문자열 형식이 될 수있는 문자 형식과 같은 다양한 형태로 표현됩니다. 알파벳 형식 또는 영숫자 형식 또는 다이어그램, 차트,지도와 같은 그래픽 형식. 소프트웨어 사용되거나 데이터 처리에 사용되는 절차.
데이터 처리 란?
수동 또는 자동 도구와 같은 매체를 사용하여 원시 데이터를 의미있는 출력 정보로 변환하는 프로세스를 데이터 처리라고합니다. 특정 절차를 사용하여 원시 데이터를 조작하고 원하는 의미있는 결과를 제공하기 위해 처리하는 프로세서에 입력으로 제공되는 수업의 학생 수, 시험 결과, 주소 등과 같은 원시 데이터. 예를 들어 백화점에서 품목을 구매하면 구매 후 청구서를 제공하며 청구서에는 품목 세부 정보, 고객 이름, 전화 번호, 주소, 시간, 청구 금액, 지불 금액, 세금, 등,이 모든 것들이 정보를 형성하고,이 정보는 데이터의 프로세스 형태입니다. 이 처리의 기본 기능은 유효성 검사, 정렬, 요약, 집계, 분석,보고, 분류입니다.
데이터 처리
다른 유형
데이터 처리에는 세 가지 유형이 있습니다.
수동 데이터 처리
도구를 사용하지 않고 사람의 행동에 의해 수동으로 처리되는 데이터는 수동 처리입니다. 예를 들어 수동으로 정확하게 보고서를 작성하거나 계산하는 것과 같이 수동 처리, 마크 시트 수동 확인, 재무 계산 등이 있습니다. 주된 단점은 수동 처리에는 높은 인건비, 높은 시간 소비, 더 많은 오류 등이 필요하다는 것입니다. 따라서 이와 함께 단점은 처리 작업이 자동으로 수행되는 더 많은 고급 도구가 등장했습니다.
전자 데이터 처리 (EDP)
정보 서비스 또는 시스템이라고도합니다. 컴퓨터와 프로그램을 통해 원시 데이터를 처리합니다. 전자 통신 . 처리 작업이 매우 빠릅니다. 전자 데이터 처리의 가장 좋은 예는 전자 칩이 내장 된 ATM 카드입니다.
실시간 데이터 처리
데이터 입력이 주어지면 몇 초 내에 응답하고 원하는 출력 데이터를 제공하는 연속 프로세스입니다. 예를 들어, 한 사람이 자신의 계정에서 특정 금액을 ATM . 카드를 삽입하고 잔액을 입력하자마자 ATM 핀과 함께 인출하기를 원하고 기계는 거래를 처리하고 몇 초 내에 온라인으로 은행 계좌 잔액을 업데이트합니다. 가장 큰 장점은 시간 소비입니다.
데이터 처리주기
이 처리주기는 수동 및 전자 처리 모두에 공통입니다. 원시 데이터에서 정보를 추출하는 일련의 단계입니다. 이 처리에는 3 가지 중요한 단계가 있습니다.
입력
수집 된 데이터가 다음과 같은 형태로 변환되는 프로세스 컴퓨터 이해할 수 있습니다. 정확한 출력 결과는 주어진 입력 데이터에 따라 달라지기 때문에 가장 중요한 단계입니다. 데이터 입력에서 수행되는 활동은 4 단계로 구성됩니다.
데이터 수집
데이터 수집은 처리에있어 잘 정의되고 정확해야하는 다양한 환경에서 모든 원시 사실을 수집하는 처리에서 매우 중요한 단계입니다. 데이터 수집의 예로는 토지 조사, 선거 투표 등이 있습니다.
데이터 인코딩
원시 사실을 처리 시스템에 입력으로 제공하기 더 쉬운 형식으로 변환하는 프로세스는 데이터 인코딩입니다.
데이터 전송
이 단계에서 데이터는 프로세서와 시스템의 다양한 구성 요소로 전송됩니다.
데이터 통신
이 단계에서 데이터는 다양한 처리 시스템간에 전달됩니다.
방법
이 단계는 의미있는 정보에 대한 다양한 도구 또는 소프트웨어 기술을 사용하여 원시 데이터를 조작하는 것을 다룹니다. 짧은 시간 내에 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 많은 소프트웨어 도구를 사용할 수 있습니다. 자동화 데이터 처리 기술의 다음 예에서 간단한 형식으로 설명 할 수 있으며, 사용자는 일련의 명령을 포함하는 두 개의 숫자를 추가하는 프로그램을 작성합니다.이 프로그램은 다음을 기반으로 데이터를 처리하는 중앙 처리 장치로 처리됩니다. 제공된 지침. 이제 소프트웨어는 데이터를 처리하고 의미있는 예상 정보를 제공하는 지침을 제공하는 데이터를 조작합니다.
데이터 처리 예제
세 가지 유형의 데이터 조작 기술이 있습니다.
- 분류: 이 단계에서 데이터는 그에 따라 다른 그룹과 하위 그룹으로 분리되어 처리하기 쉽습니다.
- 저장 : 이 단계에서 데이터는 필요할 때 쉽게 액세스 할 수 있도록 적절한 순서로 저장됩니다.
- 계산: 이 단계에서는 원하는 결과를 생성하기 위해 데이터에 대해 여러 작업이 수행됩니다.
산출
이 단계에서 처리 후 얻은 데이터 출력은 최종 사용자에게 필요한 의미있는 데이터입니다. 출력은 오디오, 비디오, 보고서 인쇄 등 다양한 형태로 얻을 수 있습니다. 다음은 수행되는 활동입니다.
- 디코딩: 인코딩 된 데이터는 이해하는 형식으로 디코딩됩니다.
- 통신: 생성 된 출력은 모든 사용자가 언제든지 액세스 할 수 있도록 다양한 위치에 배포됩니다.
- 검색: 배포 및 저장되는 데이터는 확신이있는 모든 사람이 액세스 할 수 있습니다.
보관 단계
처리 된 정보는 추가 사용을 위해 가상 데이터 메모리에 저장되며 필요할 때 데이터를 검색 할 수 있으므로주기의 중요한 단계입니다.
연구 분야의 데이터 처리
이 처리에 주로 포함되는 중요한 단계는 다음과 같습니다.
- 설문 조사
- 편집
- 코딩
- 분류
- 표
- 그래픽 표현
- 데이터 정리
- 데이터 조정
연구 영역에서 데이터 처리
- 설문지 확인 : 첫 번째 단계는 설문지가 있는지 여부를 확인하는 것입니다. 허용되지 않는 설문지는 불완전하거나 부분적인 데이터, 부적절한 지식입니다.
- 원시 데이터에 오류가 있으면 편집 데이터를 식별하여 오류 인 경우 편집 및 수정할 수 있습니다.
- 코딩은 각 그룹에 응답을 배치 할 수 있도록 기호를 제공하는 프로세스입니다.
- 데이터 분류는 클래스 간격, 빈도 또는 도시와 같은 속성과 같은 클래스를 기반으로하며, 인구는 더 나은 이해를 위해 수행됩니다.
- 분류 후 우리는 전체 프로세스를 다른 관련 열과 행으로 표로 만듭니다.
- 그런 다음 그래픽 또는 통계 막대 차트 형식으로 표시합니다.
- 그 후 누락 된 부분이 있으면 처음부터 전체 데이터를 다시 한 번 확인합니다.
일관성을 위해 추가합니다. - 데이터 조정의 추가 개념은 품질 향상을 위해 보완 적으로 수행됩니다.
장점
데이터 처리의 장점은 다음과 같습니다.
- 매우 효율적
- 시간 절약
- 고속
- 오류 감소
단점
데이터 처리의 단점은 다음과 같습니다.
- 큰 전력 소비
- 큰 점유 기억
- 설치 비용이 높습니다.
- 기억의 낭비.
응용
데이터 처리의 적용은
- 은행 부문에서이 처리는 은행 고객이 은행 세부 정보, 거래 및 기타 세부 정보를 확인하는 데 사용됩니다.
- 학교, 대학과 같은 교육 부서에서이 처리는 생체 데이터, 클래스, 롤 번호, 획득 한 마크 등과 같은 학생 세부 정보를 찾는 데 적용됩니다.
- 트랜잭션 프로세스에서 응용 프로그램은 사용자가 세부 정보를 요청할 때 정보를 업데이트합니다.
- 물류 추적 영역에서이 처리는 필요한 고객 데이터를 온라인으로 검색하는 데 도움이됩니다.
- 병원 환자의 경우 세부 정보를 쉽게 검색 할 수 있습니다.
이 기사에서는 원시 데이터 입력이 프로세서에 입력으로 제공 될 때 처리되는 방식에 대해 설명합니다.이 원시 데이터는 의미있는 정보를 얻기 위해 소프트웨어 또는 기타 도구를 사용하여 처리 될 수 있습니다. 데이터의 중요한 이점 처리 즉, 몇 초 안에 데이터를 쉽게 검색 할 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 처리주기, 연구 영역에서의 처리, 장점, 단점 및 응용 프로그램을 살펴 보았습니다. 여기에 '전자 상거래 영역에서 데이터가 처리되는 방식'이라는 질문이 있습니다.
