Data Processing in Marathi – डेटा प्रोसेसिंग हे दोन शब्दांचे मिश्रण आहे, डेटा म्हणजे थोडक्यात माहिती चा संग्रह, जसे की संख्या किंवा शब्द इत्यादी, म्हणजे कच्ची माहिती ज्यावर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे, आणि प्रोसेसिंग म्हणजे प्रक्रिया. कॉम्पुटर च्या भाषेत Data Processing म्हणजे डेटा पासून महत्वाची माहिती बाजूला करण्यासाठी करण्यात आलेली प्रक्रिया होय.
आज व्यवसाय आणि सामाजिक गरज म्हणून माहिती तंत्रज्ञान (IT) सर्वत्र महत्त्वाचे आहे, ज्याचा अंदाज तुम्ही यावरून लावू शकता की आज प्रत्येक क्षेत्रातील अनेक लहान-मोठ्या कंपन्या डेटाच्या आधारे त्यांची भविष्यातील रणनीती ठरवतात, पण तुम्हाला हे माहिती नसेल कि यासाठी डेटा प्रोसेसिंगचा वापर केला जातो. त्यामुळे आजच्या या पोस्टमध्ये मी तुम्हाला Data Processing बद्दल (Data Processing in Marathi) सांगणार आहे, त्यामुळे हि पोस्ट शेवटपर्यंत नक्की वाचा.
Data Processing म्हणजे काय? (Data Processing in Marathi)
डेटा प्रोसेसिंग हा संगणकामध्ये वापरल्या जाणार्‍या प्रक्रियेचा एक प्रकार आहे, ज्या अंतर्गत प्रथम कच्चा डेटा तपासला जातो, त्यानंतर आवश्यक डेटा त्यातून काढला जातो, या प्रक्रियेला डेटा प्रोसेसिंग म्हणतात. डेटा प्रोसेसिंगच्या या प्रक्रियेदरम्यान कच्च्या डेटाला अनेक वेगवेगळ्या टप्प्यांतून जावे लागते. जर तुम्ही हे उदाहरणाद्वारे समजले तर तुम्हाला समजेल की कोणत्याही संगणकात भरपूर डेटा साठवला जातो. जर तुम्ही तुमच्या कॉम्प्युटरमध्ये भरपूर डेटा साठवला असेल, तर त्या डेटामधून कोणताही विशिष्ट डेटा मिळवण्याची एक प्रक्रिया असते आणि तिला डेटा प्रोसेसिंग म्हणतात.
दुसर्‍या उदाहरणाने डेटा प्रोसेसिंग समजून घेऊ, जसे की जेव्हा तुम्हाला तुमच्या कॉम्प्युटरमध्ये मायक्रोसॉफ्ट ऑफिस उघडायचे आहे. मायक्रोसॉफ्ट ऑफिस सॉफ्टवेअर तुमच्या कॉम्प्युटरच्या हार्ड ड्राइव्ह मध्ये स्टोर आहे. कॉम्प्युटरमध्ये मायक्रोसॉफ्ट ऑफिस उघडायचे असेल तर तुम्हाला फक्त मायक्रोसॉफ्ट ऑफिसच्या डेटाची आवश्यकता असते, त्यानंतर एक प्रक्रिया होते ज्याद्वारे योग्य डेटा काढला जातो आणि या प्रक्रियेला डेटा प्रोसेसिंग म्हणतात.
Data Processing कसे केले जाते?
पूर्वीच्या काळी डेटा प्रोसेसिंगची प्रक्रिया Manually पूर्ण होत असे, परंतु त्यामध्ये बराच वेळ लागत असे, तसेच प्रक्रियेत चुका होण्याची शक्यताही जास्त होती, परंतु आता संगणकीय Automated पद्धतींचा वापर प्रक्रियेसाठी केला जातो. त्यामुळे प्रक्रिया खूप जलद होते आणि काही क्षणात आपल्याला अचूक आउटपुट मिळतो. डेटा प्रोसेसिंगची ही प्रक्रिया Raw Data म्हणजे Structured और Unstructured डेटापासून सुरू होते जसे की (Excel File, Text File, PDF File, Database, Video Clip, Images इ.) अश्या अनेक प्रकारच्या डेटापासून होते.
मग हा कच्चा डेटा शुद्ध करण्यासाठी Hadoop, HPCC, Storm, Cassandra इत्यादी डेटा प्रोसेसिंग (Data Processing in Marathi) टूल्सचा वापर केला जातो आणि प्रक्रिया केल्यानंतर महत्वाची माहिती तुमच्यासमोर (Image, Graph किंवा Document) स्वरूपात समोर येते. आउटपुट मध्ये मिळालेली माहिती महत्वाची असते. ज्याचे मूल्यांकन करून, मोठ्या कंपन्या बाजाराचा कल समजून घेतात आणि त्यानुसार त्यांची रणनीती तयार करतात जेणेकरून त्यांना अधिक नफा मिळू शकेल.
Data Processing चे प्रकार (Types of Data Processing)
डेटा प्रोसेसिंग चे मुख्यतः ३ तीन प्रकार आहेत (Data Processing in Marathi) –
- Manual Data Processing
- Mechanical Data Processing
- Electronic Data Processing
१) Manual Data Processing
डेटा प्रोसेसिंगची ही पहिली पद्धत आहे ज्यामध्ये डेटा मॅन्युअली प्रोसेस केला जातो. (Data Processing in Marathi) त्यासाठी एक व्यक्ती आवश्यक आहे.
मॅन्युअल डेटा प्रोसेसिंगमध्ये, कच्चा डेटा गोळा करण्यासाठी, फिल्टर करण्यासाठी आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यासाठी कोणत्याही प्रकारचे सॉफ्टवेअर किंवा इलेक्ट्रॉनिक उपकरण वापरले जात नाही. ही डेटा प्रोसेसिंगची सर्वात स्वस्त पद्धत आहे ज्यामध्ये कोणताही खर्च लागत नाही.
२) Mechanical Data Processing
कॅल्क्युलेटर, टाइपरायटर, प्रिंटर आणि यांत्रिक उपकरणे यासारख्या मशीन्सचा वापर करून यांत्रिक डेटा प्रक्रिया केली गेली. मॅन्युअल डेटा प्रोसेसिंगपेक्षा यांत्रिक डेटा प्रोसेसिंगची अचूकता आणि विश्वासार्हता अधिक चांगली आहे कारण त्यात मॅन्युअल प्रोसेसिंगपेक्षा कमी त्रुटी आहेत. तथापि, मोठ्या प्रमाणात डेटासह कार्य करताना ही पद्धत योग्य नाही.
३) Automatic/Electronic Data Processing
जेव्हा डेटा प्रोसेसिंगची प्रक्रिया स्वयंचलित असते, किंवा डेटा प्रोसेसिंगची प्रक्रिया स्वयंचलित साधने, सॉफ्टवेअर आणि प्रोग्राम वापरून पूर्ण होते, तेव्हा त्याला Automatic/Electronic Data Processing म्हणतात. (Data Processing in Marathi) आज बाजारात अशी अनेक साधने उपलब्ध आहेत, ज्याद्वारे स्वयंचलित डेटा प्रोसेसिंगची प्रक्रिया सहज करता येते.
आज उपलब्ध असलेल्या सर्व संगणकांमध्ये, प्रामुख्याने स्वयंचलित डेटा प्रक्रिया वापरली जाते, कारण ही प्रक्रिया खूप वेगवान आहे. जेव्हा तुम्ही Manual Data Processing करता तेव्हा त्यात तुमचा बराच वेळ जातो, याशिवाय ही प्रक्रिया करण्यासाठी तुम्हाला एका व्यक्तीची आवश्यकता असते. ऑटोमॅटिक डेटा प्रोसेसिंग अंतर्गत, तुम्हाला कोणत्याही व्यक्तीची गरज नाही, कारण या अंतर्गत संपूर्ण प्रक्रिया स्वयंचलित आहे.
Data Processing च्या पद्धती (Methods of Data Processing)
डेटा प्रोसेसिंगच्या पद्धती खालीलप्रमाणे आहेत –
- Single user programming
- Multiple programming
- Real-time processing
- On-line processing
- Time-sharing processing
- Distributed processing
Data Processing चे टप्पे (Stages of Data Processing)
डेटा जसे अक्षरे, संख्या, चित्र याना व्यवस्थित करणे किंवा त्यांची गणना करणे याला प्रक्रिया (Processing) म्हणतात. डेटा गोळा केला जातो आणि तपासला जातो आणि काही क्रमाने Processing केल्यानंतर, (Data Processing in Marathi) तो संग्रहित केला जातो, त्यानंतर तो वेगवेगळ्या लोकांना पाठविला जातो.
संकलन (Collection)
डेटा गोळा करणे ही प्रक्रिया प्रक्रियेतील पहिली पायरी आहे. डेटा गोळा करताना, हे लक्षात ठेवले जाते की डेटा विश्वसनीय स्त्रोताकडून गोळा केला जावा. जर डेटा अविश्वासू स्त्रोताकडून घेतला असेल तर त्यातून मिळालेली माहिती किंवा निकाल देखील चुकीचे ठरतील.
तयारी (Preparation)
डेटा तयार करणे किंवा साफ करणे ही एक प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये चुकीचा आणि निरुपयोगी डेटा काढण्यासाठी डेटा तपासला जातो आणि फिल्टर केला जातो. या प्रक्रियेत, डुप्लिकेट, चुकीची गणना, अपूर्ण डेटा यासारख्या चुका शोधल्या जातात आणि नंतर हा डेटा पुढील टप्प्यावर पाठविला जातो. चुका कमी करणे हा या चरणाचा मुख्य उद्देश आहे.
इनपुट (Input)
या टप्प्यात, कच्चा डेटा मशीन वाचण्यायोग्य स्वरूपात रूपांतरित केला जातो आणि प्रक्रिया युनिटमध्ये भरला जातो. हे कीबोर्ड, स्कॅनर किंवा इतर कोणत्याही इनपुट स्रोताद्वारे इनपुट केले जाऊ शकते.
डेटा प्रोसेसिंग (Data Processing)
या टप्प्यात, कच्चा डेटा इच्छित आउटपुट व्युत्पन्न करण्यासाठी मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदम वापरून विविध डेटा प्रोसेसिंग पद्धतींच्या अधीन केला जातो. ही पायरी डेटाच्या स्त्रोतावर अवलंबून असते, कोणती प्रक्रिया वापरली जाईल आणि त्याच्या आउटपुटचा हेतू काय आहे.
आउटपुट (Output)
डेटा शेवटी वापरकर्त्याला समजण्यायोग्य स्वरूपात प्रदर्शित केला जातो जसे की आलेख, सारण्या, वेक्टर फाइल्स, ऑडिओ, व्हिडिओ, दस्तऐवज इ. हे आउटपुट संचयित केले जाऊ शकते आणि पुढील डेटा प्रोसेसिंग सायकलमध्ये पुढील प्रक्रिया केली जाऊ शकते.
स्टोरेज (Storage)
डेटा प्रोसेसिंग प्रक्रियेतील ही शेवटची पायरी आहे जिथे डेटामधून मिळालेली माहिती संग्रहित केली जाते जेणेकरून ही माहिती भविष्यात वापरली जाऊ शकते. आणि पुढील डेटा प्रोसेसिंग सायकलमध्ये इनपुट म्हणून वापरले जाऊ शकते.
Data Processing चे उपयोग (Uses of Data Processing)
डेटा प्रोसेसिंगचे अनेक फायदे आहेत, ज्यात हे समाविष्ट आहे (Data Processing in Marathi) –
- निर्णय घेण्याची क्षमता सुधारणे – Data Processing संस्थांना त्यांच्या ग्राहक, बाजारपेठ आणि व्यवसायाच्या ऑपरेशन्सबद्दल अधिक चांगले समजण्यास मदत करते. यामुळे ते अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकतात जे त्यांच्या व्यवसायाच्या यशास हातभार लावू शकतात.
- उत्पादकता वाढवणे – Data Processing प्रक्रिया automatic करून, संस्था त्यांच्या कर्मचार्‍यांना अधिक महत्त्वाच्या कार्यांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देतात. यामुळे उत्पादकता आणि कार्यक्षमता वाढू शकते.
- ग्राहक सेवा सुधारणे – Data Processing संस्थांना ग्राहकांच्या गरजा आणि प्राधान्यांबद्दल अधिक चांगले समजण्यास मदत करते. यामुळे ते अधिक वैयक्तिकृत आणि संबंधित ग्राहक सेवा प्रदान करू शकतात.
- खर्च कमी करणे – Data Processing संस्थांना त्यांच्या खर्चाचे विश्लेषण आणि व्यवस्थापन करण्यात मदत करते. यामुळे ते अनावश्यक खर्च कमी करू शकतात आणि त्यांच्या नफ्यात वाढ करू शकतात.
निष्कर्ष
Data Processing म्हणजे काय? (Data Processing in Marathi), हा लेख शेवटपर्यंत वाचल्यानंतर तुम्हाला Data Processing म्हणजे काय आणि Data Processing चे किती प्रकार आहेत हे समजले असेलच. Data Processing बद्दल समजणे फार कठीण नाही कारण या डिजिटल युगात डेटा हा सामान्यतः वापरला जाणारा शब्द आहे.
मी तुम्हाला या लेखाद्वारे (Data Processing in Marathi) बद्दल संपूर्ण मूलभूत माहिती देण्याचा प्रयत्न केला आहे. मला आशा आहे की तुम्हाला हा लेख आवडला असेल.
आपल्याला जर (Data Processing in Marathi) हि पोस्ट आवडली असेल तर मित्रांसोबत शेअर करायला विसरू नका आणि काही अडचण असेल तर कमेंट करून नक्की विचारा. धन्यवाद.