ડેટા અને તેના પ્રકારો શું છે?

ગુજરાતી માં ડેટા અને તેના પ્રકારો શું છે?

શું તમે જાણો છો કે મુખ્ય ડેટા (Data) શું છે, જો નહીં તો તમારે આ લેખ પૂરો વાંચવો જોઈએ. કારણ કે આજે આપણે આ લેખમાં જાણીશું કે ડેટા (Data) શું છે અને તેના પ્રકારો (Type) શું છે. તમે ડેટા (Data) નું નામ ઘણી વાર સાંભળ્યું હશે. કારણ કે દરેક વસ્તુમાં અમુક પ્રકારનો ડેટા (Data) હોય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો આપણે ઈન્ટરનેટ વિશે વાત કરીએ, તો આમાં આપણને MB અથવા GB ના રૂપમાં ડેટા (Data) મળે છે. તે જ રીતે જો આપણે કોઈપણ વ્યવસાય વિશે વાત કરીએ, તો અમને ગ્રાહકોનો ડેટા (Data) જોવા મળે છે. તો આના પરથી સમજાય છે કે ડેટા (Data) નો ઉપયોગ દરેક ક્ષેત્રમાં થાય છે, પરંતુ તેના પ્રકાર પ્રદેશ પ્રમાણે અલગ-અલગ હોય છે. ડેટા (Data) કંઈપણ હોઈ શકે છે. તે એક વ્યક્તિનું પણ હોઈ શકે છે.

જો આપણે કોઈ પણ વ્યક્તિ વિશે કોઈ ચોક્કસ માહિતી મેળવવા ઈચ્છીએ છીએ, તો આપણે તેનો ડેટા (Data) મેળવવો પડશે. જો કે, મોટાભાગના ડેટા (Data) નો ઉપયોગ ડિજિટલ વિશ્વમાં થાય છે. આજના સમયમાં જે રીતે દરેક વસ્તુ ડિજિટલ બની રહી છે, તે જ રીતે ડેટા (Data) ની માંગ પણ વધી રહી છે. આજે ઘણી કંપનીઓ તેમના ગ્રાહકોનો ડેટા (Data) વેચે છે. કારણ કે તે વેચાણ અને બ્રાન્ડિંગ કરવાની એક સરળ રીત છે. જો તમે હજી સુધી ડિજિટલ વિશ્વ વિશે જાણતા નથી, તો અમે ડિજિટલ વિશ્વમાં ડેટા (Data) દ્વારા અમારા ઉત્પાદનને કેવી રીતે લક્ષ્ય બનાવી શકીએ છીએ, તો આ માટે તમારે ડિજિટલ માર્કેટિંગ અને ઑનલાઇન માર્કેટિંગ વિશેનો આ સંપૂર્ણ લેખ વાંચવો આવશ્યક છે. તો ચાલો હવે જાણીએ કે ડેટા (Data) શું છે.

ગુજરાતી માં ડેટા શું છે?

ડેટા (Data) ના ઘણા પ્રકારો (Type) છે, અને તે કોઈપણ સ્વરૂપમાં હોઈ શકે છે. ટેક્સ્ટ, કેરેક્ટર, વિડિયો, ઓડિયો, ડોક્યુમેન્ટ, પિક્ચર્સ, ફાઈલ વગેરેના રૂપમાં જે ડેટા (Data) આપણે જોઈ શકીએ છીએ. આ ઉપરાંત, ડેટા (Data) કોઈપણ HTML અથવા CSS ફાઇલમાં પણ હોઈ શકે છે. જેનો મુખ્ય હેતુ એકત્ર કરવાનો છે. પણ આપણે આ બધું સંદર્ભમાં રાખવું જોઈએ, તો જ તે આપણા કામમાં આવે છે, જો તમારો ડેટા (Data) સંદર્ભમાં નથી, તો તે કોઈ કામનો નથી, ન તો તે કોઈ કમ્પ્યુટરને કોઈ કામનો હોઈ શકે છે, ન તો તે કોઈનું કામ છે. . જો તમારે ડેટા (Data) નો ઉપયોગ કરવો હોય, તો તેને સંદર્ભમાં રાખવું મહત્વપૂર્ણ છે. જો આપણે કોમ્પ્યુટરના આધારે ડેટા (Data) ઉમેરીને જોઈએ તો કોમ્પ્યુટર ડેટા (Data) માંથી જ બધી માહિતી કાઢી નાખે છે.

તે પછી આપણે તેને સમજી શકીએ છીએ. આ તમામ ડેટા (Data) કોમ્પ્યુટરની અંદર સંખ્યાના રૂપમાં એક સંગ્રહ સ્વરૂપે એકત્ર કરવામાં આવે છે. જે બાઇટ્સ તરીકે રજૂ થાય છે. CPU કમ્પ્યુટર પરના તમામ ડેટા (Data) ની પ્રક્રિયા કરે છે. કમ્પ્યુટરમાં ડેટા (Data) સ્ટોર કરવા માટે હાર્ડ ડ્રાઇવ અથવા અન્ય સ્ટોરેજ ડિવાઇસનો ઉપયોગ થાય છે. જ્યારે મોબાઈલની વાત કરીએ તો મોબાઈલમાં આપણે મેમરી કાર્ડ કે ઈન્ટરનેટનો ઉપયોગ કરીને ડેટા (Data) સ્ટોર કરી શકીએ છીએ. તમને જણાવી દઈએ કે જ્યારે ડેટા (Data) રો સ્વરૂપમાં હોય છે, ત્યારે તે સમયે તેમાંથી કોઈપણ પ્રકારની માહિતી વાંચવી અશક્ય છે. કોઈ વ્યક્તિ તે સમયે કોઈપણ ડેટા (Data) વાંચી શકે છે, જ્યારે તે આ ડેટા (Data) ને કમ્પ્યુટર અથવા મોબાઈલ દ્વારા પ્રોસેસ કરે છે.

ગુજરાતી માં ડેટા બેઝ શું છે?

ડેટા (Data) બેઝ ડેટા (Data) સંગ્રહનો એક પ્રકાર છે. તે કંઈપણ હોઈ શકે છે, આ ડેટા (Data) સંગ્રહ કોઈપણ કૉલેજ, કંપની અથવા કોઈપણ સંસ્થાનો હોઈ શકે છે. કોઈપણ ડેટા (Data) ને રેન્ડમ ક્રમમાં ન મૂકીને અને તેને સારી રીતે સ્ટ્રક્ચર્ડમાં ગોઠવીને, તેને ડેટા (Data) બેઝ કહેવામાં આવે છે. તે કૉલમ અને હરોળમાં ગોઠવાયેલ છે. પછી એક સારો ડેટા (Data) બેઝ તૈયાર થાય છે.

ગુજરાતી માં ડેટા માહિતી શું છે?

માહિતી એ માહિતીનો એક પ્રકાર છે, જે સંપૂર્ણપણે પ્રોસેસ્ડ ડેટા (Data) માંથી તૈયાર કરવામાં આવે છે. માહિતી એવી રીતે તૈયાર કરવામાં આવે છે કે જેને માહિતી આપવામાં આવી હોય તે વ્યક્તિ તેને સરળતાથી સમજી શકે. માહિતી પણ ડેટા (Data) જેવી કંઈક હોઈ શકે છે. વ્યક્તિનું સંપૂર્ણ સરનામું પણ એક પ્રકારની માહિતી છે. જો આપણે ક્યાંથી જઈએ, જે વિશ્વનો સૌથી ગરીબ દેશ છે, તો આ માટે આપણે ઘણો ડેટા (Data) એકત્રિત કરવો પડશે, તે પછી તેની પ્રક્રિયા કર્યા પછી જે પરિણામ આવશે તે એક પ્રકારની માહિતી હશે. કોઈપણ માહિતીને યોગ્ય રીતે ગોઠવવા માટે ચોકસાઈ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે.

ગુજરાતી માં ડેટા અને માહિતી વચ્ચે શું તફાવત છે?

આપણે એક પ્રકારની માહિતી દ્વારા ડેટા (Data) કહી શકીએ છીએ. ઉદાહરણ તરીકે – ડેટા (Data) ની અંદર સંગ્રહિત માહિતીનો એક પ્રકાર છે, જે મૂલ્યોનો સંગ્રહ છે. આ ડેટા (Data) કોઈપણ પ્રકારનો હોઈ શકે છે, સંખ્યાઓ, અક્ષરો, મૂળાક્ષરો તેની અંદર કંઈપણ હોઈ શકે છે.

જો કે માહિતી પણ એક પ્રકારનો ડેટા (Data) છે, પરંતુ તેની પ્રક્રિયા એવી રીતે કરવામાં આવે છે, જેને કોઈપણ વ્યક્તિ સરળતાથી વાંચી શકે છે. અમે તેને આ રીતે પણ કહી શકીએ છીએ, જે કોમ્પ્યુટર દ્વારા ડેટા (Data) પર પ્રક્રિયા કરે છે અને તેને માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરે છે.

ગુજરાતી માં ડેટા ના પ્રકારો શું છે?

જો આપણે કોમ્પ્યુટરના હિસાબે ડેટા (Data) જોઈએ તો ઘણા પ્રકારના ડેટા (Data) છે. ગ્રાફિક્સ, ચિત્રો, ઑડિઓ અને વિડિયો એ કમ્પ્યુટરની અંદરના તમામ પ્રકારના ડેટા (Data) છે. આ સિવાય પણ ઘણા પ્રકારના ડેટા (Data) છે, તો ચાલો જાણીએ,

ઓડિયો ડેટા (Data) – ઓડિયો ડેટા (Data) રેકોર્ડિંગનો એક પ્રકાર છે. આ પ્રકારની ડેટા (Data) ફાઇલ MP3 ફોર્મેટમાં છે.

વિડીયો ડેટા (Data) – વિડીયો ડેટા (Data) કોમ્પ્યુટર કે મોબાઈલ વગેરેમાં કરવામાં આવે છે. આ ડેટા (Data) MP4 ફાઇલમાં છે.

ગ્રાફિક્સ ડેટા (Data) – ઘણા પ્રકારના ચિત્ર એનિમેશન વગેરે ગ્રાફિક્સ ડેટા (Data) હેઠળ આવે છે. આ પ્રકારનો ડેટા (Data) JPEG અને PNG જેવી ફાઇલોમાં સાચવવામાં આવે છે.

સંખ્યાત્મક માહિતી – સંખ્યાત્મક માહિતી એ ડેટા (Data) છે જેમાં 0 થી 9 સુધીની તમામ સંખ્યાઓની સંખ્યાઓ શામેલ છે. સામાન્ય રીતે એક્સેલમાં કામ કરવા માટે આ પ્રકારના ડેટા (Data) ની જરૂર પડે છે. જો આપણે કોઈ પ્રોડક્ટની કિંમતની સંપૂર્ણ એક્સેલ શીટ તૈયાર કરવી હોય, તો આપણે સંખ્યાત્મક ડેટા (Data) ની મદદ લેવી પડશે. આ રીતે કોઈપણ વાસ્તુ મૂલ્ય 9999 રૂપિયા છે, તો તે સંખ્યાત્મક ડેટા (Data) છે. કારણ કે આમાં આપણે સંખ્યાઓનો ઉપયોગ કર્યો છે.

સિમ્બોલિક ડેટા (Data) – સિમ્બોલિક ડેટા (Data) નો ઉપયોગ અક્ષર ડેટા (Data) વચ્ચે થાય છે. આ સિવાય આ ડેટા (Data) નો ઉપયોગ અન્ય ઘણી વસ્તુઓ માટે થાય છે. આપણે સાંકેતિક ડેટા (Data) ને ‘ટ્રાફિક સંકેતો’ તરીકે પણ સમજી શકીએ છીએ. આ સિવાય બીજા ઘણા પ્રકારના ચિહ્નો છે, આવા તમામ પ્રતીકોને સાંકેતિક ડેટા (Data) કહેવામાં આવે છે.

કમ્પ્યુટરમાં ડેટા કેવી રીતે સંગ્રહિત કરવો.

કોમ્પ્યુટરમાં વિવિધ ફોર્મેટમાં ડેટા (Data) સંગ્રહિત થાય છે. ડેટા (Data) સ્ટોર કરવા માટે કમ્પ્યુટરમાં આંતરિક અને બાહ્ય ઉપકરણોનો ઉપયોગ થાય છે. હાર્ડ ડ્રાઈવો અને સ્ટોરેજ ડીવાઈસનો ઉપયોગ કોમ્પ્યુટરમાં ડેટા (Data) સ્ટોર કરવા માટે થાય છે. તેનો ઉપયોગ કમ્પ્યુટરની મેમરીમાં ડેટા (Data) સ્ટોર કરવા માટે થાય છે. જેમાં પરમેનન્ટ સ્ટોરેજ અને ટેમ્પરરી સ્ટોરેજનો સમાવેશ થાય છે.

કાયમી સંગ્રહ – કાયમી સંગ્રહ એ કમ્પ્યુટરની હાર્ડ ડ્રાઈવ છે. જો તમે આ ઉપકરણમાં તમારો તમામ ડેટા (Data) સ્ટોર કરો છો, તો તે સંપૂર્ણપણે સલામત છે.

ટેમ્પરરી સ્ટોરેજ – આપણે રેન્ડમ એક્સેસ મેમરી (RAM) ના નામથી ટેમ્પરરી સ્ટોરેજ પણ જાણીએ છીએ. જ્યાં તમે તમારો ડેટા (Data) અસ્થાયી રૂપે સ્ટોર કરી શકો છો.

મેમરી ક્ષમતા માપવા માટેના એકમો.

1 Bit 1 Binary Digit
4 Bits 1 Nibble
8 Bits 1 Byte
210 = 1024 Bytes 1 Kilobyte
220 = 1024 Kilobyte 1 Megabyte
230 = 1024 Megabyte 1 Gigabyte
240 = 1024 Gigabyte 1 Terabyte
250 = 1024 Terabyte 1 Petabyte

ગુજરાતી માં ડેટાના પ્રકારો.

જો આપણે ડેટા (Data) પ્રોગ્રામિંગ મુજબ જોઈએ, તો તે વર્ગીકરણનો એક પ્રકાર છે, જે સ્પષ્ટ કરે છે કે, કઈ રીલેશનલ મેથેમેટિકલ અથવા લોજિકલ ઓપરેશન્સ પ્રકાર ના મૂલ્ય પરના ચલ પર લાગુ થવી જોઈએ, જેથી તે કોઈપણ પ્રકારની ભૂલ ન હોવી જોઈએ. પ્રકારની

1. પત્રો.

કમ્પ્યુટરની સ્ક્રીન પર લખેલા પ્રોગ્રામ અથવા સોફ્ટવેરના નામ ઉપરાંત વિવિધ પ્રકારના કાર્યોને પૂર્ણ કરવા માટે અમે લેટર્સ ડેટા (Data) નો ઉપયોગ કરીએ છીએ. અક્ષરોનો ડેટા (Data) કોઈપણ ભાષામાં હોઈ શકે છે, અને તે કમ્પ્યુટર માટે ખૂબ જ જરૂરી ડેટા (Data) છે.

2. સંખ્યાત્મક.

સંખ્યાત્મક માહિતીને સંખ્યાત્મક માહિતી પણ કહેવામાં આવે છે. તેમાં 0 થી 9 સુધીની સંખ્યાઓ છે. આ ઉપરાંત, આંકડાકીય માહિતીને આંકડાકીય માહિતી પણ કહેવામાં આવે છે, કારણ કે તે ડેટા (Data) દર્શાવે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે આપણે એક્સેલમાં આપણું કોઈપણ કાર્ય કરીએ છીએ, ત્યારે આપણે કોઈપણ ડેટા (Data) પર ફોર્મ્યુલા લાગુ કરવા માટે સંખ્યાત્મક ડેટા (Data) નો ઉપયોગ કરવો પડશે.

3. આલ્ફા ન્યુમેરિકલ ડેટા.

આલ્ફા ન્યુમેરિકલ ડેટા (Data) માં સંખ્યાઓ અને શબ્દો બંનેનો સમાવેશ થાય છે. આવા ડેટા (Data) નો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે કેપ્ચા અને સ્ટ્રોંગ પાસવર્ડમાં થાય છે. આલ્ફા ન્યુમેરિકલ ડેટા (Data) કંઈક આ 1a2b3c4d જેવો દેખાય છે.

4. ઓડિયો ડેટા.

ઓડિયો ડેટા (Data) નો ઉપયોગ કમ્પ્યુટર અને સ્માર્ટફોન બંનેમાં થાય છે. તે એક પ્રકારનો અવાજ છે. જેમાં માહિતી છે. માહિતી ઉપરાંત, ઓડિયો ડેટા (Data) માં ગીતો, રેકોર્ડિંગ્સ વગેરે પણ હોય છે. આ ડેટા (Data) MP3 અને WAV ફાઇલોમાં સાચવવામાં આવે છે.

5. વિડિઓ ડેટા.

મૂવીઝ વિડિયો ડેટા (Data) હેઠળ આવે છે. તમે યુટ્યુબ પ્લેટફોર્મ પર જે પણ વિડિયો જુઓ છો, તે તમામ વિડિયો ડેટા (Data) છે. આ એક પ્રકારનો ડેટા (Data) છે, જેમાં તમે ચિત્રો દ્વારા સરળતાથી કંઈપણ સમજી શકો છો. વિડિયો ડેટા (Data) MP4, WEBCAM, MKV વગેરે જેવા ફોર્મેટમાં છે.

6. ગ્રાફિકલ ડેટા.

ગ્રાફિકલ ડેટા (Data) એ ડેટા (Data) છે જેની મદદથી કંઈક સમજવામાં સરળતા રહે છે. જો આપણે આને ઉદાહરણથી સમજીએ, તો ધારો કે આપણે જાણવું છે કે વિશ્વની સાત અજાયબીઓ શું છે, તો આપણે આ વસ્તુને કોઈપણ એક છબી પર લખીને સમજાવી શકીએ, જેથી તે જાણવામાં આપણા માટે સરળતા રહેશે. આ ઉપરાંત, અમે સાત અલગ-અલગ તસવીરો પર આ અજાયબીઓના ગ્રાફિક્સ પણ બનાવી શકીએ છીએ. આવા તમામ ડેટા (Data) ને ગ્રાફિકલ ડેટા (Data) કહેવામાં આવે છે.

ગુજરાતી માં ડેટા પ્રોસેસિંગ શું છે?

ડેટા (Data) પ્રોસેસિંગ એ એવી પ્રક્રિયા છે કે જેના હેઠળ માહિતીની પંક્તિને સમજી શકાય તેવું બનાવવામાં આવે છે. આ સિવાય ડેટા (Data) ને હેરાફેરી કરીને પરિણામમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. કેટલીકવાર તે સમસ્યાનો ઉકેલ શોધવામાં પણ મદદ કરે છે. જ્યારે કોઈપણ ડેટા (Data) પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, ત્યારે તેના માટે એક સંપૂર્ણ ચક્ર તૈયાર કરવામાં આવે છે, જ્યાં આ કાચો ડેટા (Data) કોમ્પ્યુટર સોફ્ટવેર અથવા અન્ય કોઈપણ સિસ્ટમમાં તેની પ્રક્રિયા કરવા માટે મૂકવામાં આવે છે. જે પછી તેનું આઉટપુટ ઉત્પન્ન થાય છે.

ડેટા પ્રોસેસિંગના મુખ્ય તબક્કા શું છે?

કોઈપણ ડેટા (Data) પર પ્રક્રિયા કરવા માટે ત્રણ મુખ્ય પગલાં છે, જે નીચે મુજબ છે –

1. ઇનપુટ.

ડેટા (Data) ઇનપુટ હેઠળ, ડેટા (Data) પ્રોસેસિંગ માટે અનુકૂળ સ્વરૂપમાં તૈયાર કરવામાં આવે છે. તે પ્રોસેસિંગ મશીન પર આધાર રાખે છે, જ્યારે આપણે ડેટા (Data) ની પ્રક્રિયા કરવા માટે કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરીએ છીએ, ત્યારે ઇનપુટ ડેટા (Data) કોઈપણ વર્તમાન માધ્યમ દ્વારા કોઈપણ ચુંબકીય ડિસ્ક અથવા ટેપ વગેરેમાં સંગ્રહિત થાય છે.

2. પ્રક્રિયા.

ડેટા (Data) ઇનપુટ કર્યા પછી, તેની પ્રક્રિયા કરવાનો વારો છે. આ સ્ટેમમાં, ડેટા (Data) ને ઉપયોગી સ્વરૂપમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. આ હેઠળ, ડેટા (Data) ની અંદરથી કેટલાક વેચાણ અથવા કંપની પ્રોફાઇલ વગેરે વિશેની માહિતી કાઢવામાં આવે છે, આ ફક્ત ઉદાહરણ તરીકે છે, બાકીનો આધાર તમારા ડેટા (Data) પર છે, તમારો ડેટા (Data) કયા પ્રકારનો છે.

3. આઉટપુટ.

તે અંતિમ પગલું હતું એટલે કે, આમાં આપણે જે ડેટા (Data) ઇનપુટ કર્યો હતો, પછી તેને પ્રોસેસ કર્યો, આ સ્ટેપમાં આપણને તે તમામ ડેટા (Data) નું અંતિમ પરિણામ મળે છે, જેને આઉટપુટ કહેવામાં આવે છે. ઉપર જણાવ્યા મુજબ, આઉટપુટ ડેટા (Data) કોઈપણ પ્રકારનો હોઈ શકે છે, તે તમારા ડેટા (Data) પર આધારિત છે. જો તમારો ડેટા (Data) કોઈ કંપનીનો છે, તો સંભવ છે કે તમે તે ડેટા (Data) માંથી તમારા બધા કર્મચારીઓની પ્રોફાઇલ માહિતી અથવા પગાર વગેરે બનાવી રહ્યા છો.

ડેટા પ્રોસેસિંગની ત્રણ તબક્કાની વિગતોમાં:-

1. ઇનપુટ.

આ પગલા હેઠળ ડેટા (Data) સંગ્રહિત થાય છે, તેથી ચાલો આપણે સમજીએ કે ઇનપુટ હેઠળ અન્ય કયા પગલાં આવે છે –

I) સંગ્રહ.

ઇનપુટ હેઠળનું પ્રથમ પગલું ડેટા (Data) એકત્રિત કરવાનું છે. જે ઘણી જગ્યાએથી એકત્ર કરવામાં આવે છે. ધારો કે તમે ઓફિસનો ડેટા (Data) એકત્ર કરી રહ્યા છો, તો તેમાં કેટલા લોકો કામ કરે છે, તે બધાનો ડેટા (Data) એકત્ર કરીને, તમે તેમના પગાર વગેરેની તૈયારી કરીને આગળની તૈયારી કરશો.

II) ચકાસણી.

આ પછી આગળનું પગલું આવે છે, જેના હેઠળ ડેટા (Data) વેરિફિકેશન. એકત્રિત કરવામાં આવેલ તમામ ડેટા (Data) સાચો છે કે ખોટો છે તેની તપાસ કરવામાં આવે છે. કોઈપણ ડેટા (Data) એકત્રિત કર્યા પછી, તે ચોક્કસપણે ચકાસવામાં આવે છે.

III) કોડિંગ.

આ પછી એકત્રિત ડેટા (Data) ને મશીન સ્વરૂપમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે, જેથી કોમ્પ્યુટર તમામ ડેટા (Data) સરળતાથી વાંચી શકે.

IV) સંગ્રહ.

જ્યારે આપણે આપણો તમામ ડેટા (Data) એક્સેલ શીટ અથવા વર્ડ ડોક્યુમેન્ટમાં મૂકીને કોમ્પ્યુટરમાં સેવ કરી લઈએ છીએ, ત્યાર બાદ તે કોમ્પ્યુટરમાં સ્ટોર થઈ જાય છે. અને આ પછી આગળનું પગલું આવે છે, ડેટા (Data) પ્રોસેસિંગ.

2. પ્રક્રિયા.

આ પગલા હેઠળ, ડેટા (Data) માંથી માહિતી બનાવવામાં આવે છે. જે અંતર્ગત નીચે આપેલા કેટલાક સ્ટેપ્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે, તો ચાલો જાણીએ કે કયા સ્ટેપ છે જેના દ્વારા ડેટા (Data) પ્રોસેસ થાય છે.

I) વર્ગીકરણ.

ડેટા (Data) વર્ગીકરણ હેઠળ, ડેટા (Data) કેટેગરી અને સબ કેટેગરી હેઠળ જણાવવામાં આવે છે. જેથી ડેટા (Data) સમજવામાં સરળતા રહે. ધારો કે તમારી પાસે કોઈ કંપનીનો ડેટા (Data) છે, અને કેટલાક કર્મચારીઓ તેમાં કામ કરે છે, તો તમે તે કર્મચારીઓના ડેટા (Data) ને આ રીતે વર્ગીકૃત કરી શકો છો, જેમાંથી માર્કેટિંગ ટીમના કર્મચારી અલગ હશે, વેબ ડેવલપમેન્ટના કર્મચારી અલગ હશે, અને તમારા એચઆરના કર્મચારીઓ અલગ હશે. જેથી કરીને તમે આખો ડેટા (Data) સરળતાથી સમજી શકશો.

II) વર્ગીકરણ.

ડેટા (Data) સૉર્ટિંગ હેઠળ, અમે ડેટા (Data) ને એક ક્રમમાં સાચવીએ છીએ, જેથી અમે આ ડેટા (Data) ને કોઈપણ સમયે સરળતાથી ઍક્સેસ કરી શકીએ. ડેટા (Data) સોર્ટિંગ યુઝર પોતાની અનુકૂળતા મુજબ કરી શકે છે.

III) ગણતરી.

ડેટા (Data) કેલ્ક્યુલેશન હેઠળ તેની વ્યવસ્થિત ગણતરી રાખવામાં આવે છે, જેમ કે કયા કર્મચારીએ ઓફિસમાં કેટલા કામો પૂરા કર્યા અને કયા કર્મચારીએ કેટલી આવક આપી અને બીજી ઘણી બધી બાબતો ગણતરી કરીને રાખવામાં આવે છે.

IV) સારાંશ.

સારાંશ અથવા ડેટા (Data) સારાંશ ઇનપુટ ડેટા (Data) પર ઓપરેશન કર્યા પછી, તેનો સારાંશ તૈયાર કરવામાં આવે છે. આ સારાંશ પછી ફોરવર્ડ કરવામાં આવે છે. જો આપણે તેને ઉદાહરણથી સમજીએ તો, જે રીતે ડૉક્ટર તમારા લોહીની તપાસ કર્યા પછી તેનો રિપોર્ટ તમને આપે છે, તે જ રીતે ડેટા (Data) નો સારાંશ પણ કરવામાં આવે છે.

3. આઉટપુટ.

જ્યારે ડેટા (Data) પ્રોસેસિંગના તમામ સ્ટેપ્સ પૂરા થાય છે, ત્યારે ડેટા (Data) આઉટપુટ આવે છે. આઉટપુટ એ ડેટા (Data) નો છેલ્લો તબક્કો છે, જે વપરાશકર્તાને સાચી માહિતી પૂરી પાડે છે. આઉટપુટ માહિતી પેન ડ્રાઇવ સીડી ડીવીડી વગેરેમાં સંગ્રહિત થાય છે. તો ચાલો જાણીએ, આઉટપુટ ડેટા (Data) માં કેટલા સ્ટેપ્સ છે –

I) પુનઃપ્રાપ્તિ.

તમે પુનઃપ્રાપ્તિની મદદથી ભવિષ્યમાં ગમે ત્યારે તમારો આઉટપુટ ડેટા (Data) જોઈ શકો છો. ધારો કે તમારી કંપનીનો કોઈ કર્મચારી કામ છોડીને જાય છે, અને તે અમુક સમયે પાછો આવે છે, તો તમે તેના ડેટા (Data) માંથી છેલ્લું પરિણામ જોઈ શકો છો.

II) રૂપાંતર.

રૂપાંતર અથવા રૂપાંતર, તમે તમારા આઉટપુટ પરિણામને ઘણાં વિવિધ ફોર્મેટમાં કન્વર્ટ કરી શકો છો. જ્યારે તમે કોઈપણ ડેટા (Data) પર પ્રક્રિયા કરો છો, ત્યાર બાદ તમે તેને ટેબલ, ડાયાગ્રામ, ગ્રાફ અથવા ફ્લોચાર્ટ વગેરેમાં કન્વર્ટ કરી શકો છો, તે તમારા ડેટા (Data) પર નિર્ભર કરે છે કે તમારો કેવો ડેટા (Data) છે.

III) કોમ્યુનિકેશન.

જે ડેટા (Data) આપણને બહાર આવે છે તેને શેર કરવાની પ્રક્રિયાને કોમ્યુનિકેશન કહેવામાં આવે છે. અત્યારે ડેટા (Data) શેર કરવા માટે મોબાઈલ અને ઈન્ટરનેટ વગેરેનો ઉપયોગ થાય છે. જો કે આજે પણ ઘણી કોલેજોમાં બ્લેક બોર્ડ પર પરીક્ષાનો સમય લખવામાં આવે છે.

ડેટા પ્રોસેસિંગની પદ્ધતિઓ શું છે?

તમારી પાસે ગમે તેટલો મહત્વપૂર્ણ ડેટા (Data) હોય, તે નકામું છે સિવાય કે તેની યોગ્ય રીતે પ્રક્રિયા કરી શકાય. તો ચાલો જાણીએ, કેટલીક પદ્ધતિઓ વિશે જેના ઉપયોગથી રો ડેટા (Data) ને ઉપયોગી માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. તમને જણાવી દઈએ કે જૂના જમાનામાં પેન અને કાગળનો ઉપયોગ ડેટા (Data) ને પ્રોસેસ કરવા માટે કરવામાં આવતો હતો, પરંતુ આજના સમયમાં કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ ડેટા (Data) ને પ્રોસેસ કરવા માટે કરવામાં આવે છે, જો કે આજે પણ કેટલાક ડેટા (Data) એવા છે કે જેને પ્રોસેસ કરવા માટે પેન અને કાગળની મદદ લેવામાં આવે છે. કોઈપણ ડેટા (Data) પર પ્રક્રિયા કરવા માટે, તે પહેલા સંપૂર્ણ રીતે તપાસવામાં આવે છે, તે પછી જ તેને કમ્પ્યુટર અથવા લેપટોપમાં દાખલ કરવામાં આવે છે. તો ચાલો હવે ડેટા (Data) પ્રોસેસિંગની કેટલીક પદ્ધતિઓ વિશે જાણીએ –

1. બેચ પ્રોસેસિંગ.

જ્યારે અમારી પાસે વિશાળ ડેટા (Data) હોય ત્યારે બેચ પ્રોસેસિંગનો ઉપયોગ થાય છે. તેનો ઉપયોગ ડેટા (Data) ની શ્રેણીઓ બનાવવા માટે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે – જો મોટા સ્ટોરમાં વ્યવહારોને એકવાર વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે, તો તે ખૂબ જ ઝડપથી કાર્ય કરે છે, જ્યાં સુધી આ ડેટા (Data) ની કોઈપણ માહિતી બદલાઈ જાય.

2. રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગ.

ડેટા (Data) મેનેજ કરવા માટે રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ થાય છે. જો કે તે એટલું ઝડપી નથી. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે એરલાઇનની ટિકિટ ખરીદી હોય અથવા અન્ય કોઇ ટિકિટ ખરીદી હોય અને તમે તે ટિકિટ રદ કરી હોય, તો એરલાઇન તેના રેકોર્ડને રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગ દ્વારા અપડેટ કરે છે. આ પ્રક્રિયાના રેકોર્ડ્સ તરત જ અપડેટ થાય છે, રીઅલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગ એ સતત પ્રક્રિયા છે, જે ચાલુ રહે છે.

3. ડેટા માઇનિંગ.

ડેટા (Data) માઇનિંગ શું છે? ડેટા (Data) માઇનિંગમાં, ડેટા (Data) બહુવિધ સ્ત્રોતો અને પૂલમાંથી એકત્રિત કરવામાં આવે છે. આ પછી, સમગ્ર ડેટા (Data) સંયુક્ત અને સહસંબંધિત છે. ઉદાહરણ તરીકે – જો કોઈ ગ્રાહક જે કરિયાણાની દુકાન પર આવ્યો છે તેનું વિશ્લેષણ કરવું છે, જે ગ્રાહક કરિયાણાની દુકાનમાંથી ઘરનું રાશન ખરીદે છે, તે પછી ફળો પણ ખરીદશે. આ રીતે ગ્રાહકનું વિશ્લેષણ કરીને તેનું વેચાણ વધારી શકાય છે. જો આપણે સરળ ભાષામાં સમજીએ તો Data Mining નો અર્થ એ છે કે કોઈપણ વસ્તુ પછી તે ગ્રાહક હોય કે કોઈપણ કંપની તેના ડેટા (Data) નું માઈનિંગ કરીને તેનું વેચાણ વગેરે વધારી શકે છે.

4. આંકડાકીય પ્રક્રિયા.

આંકડાકીય પ્રક્રિયા હેઠળ મોટી માત્રામાં માહિતી છે. એવી કેટલીક કંપનીઓ છે જે તેમના અઠવાડિયાના અંતે તમામ ગ્રાહકોને વિનંતીઓ આપે છે, આવી સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે આંકડાકીય પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. જેના કારણે ડેટા (Data) ની સરખામણી કરવી ખૂબ જ સરળ છે.

ડેટા અને માહિતી વચ્ચે શું તફાવત છે?

ડેટા (Data) કાચો તથ્યો છે, તેનો કોઈ પણ પ્રકારનો કોઈ મુખ્ય હેતુ નથી, ડેટા (Data) નો ઉપયોગ થઈ શકે છે અથવા ન પણ થઈ શકે છે. તે સંપૂર્ણપણે બિનવર્ગીકૃત છે. ડેટા (Data) ટેક્સ્ટ અને નંબરના રૂપમાં છે.

આવા તથ્યો માહિતી: માહિતી હેઠળ આવે છે, જેનો ઉપયોગ પ્રક્રિયા કર્યા પછી થાય છે. આ સંપૂર્ણપણે શુદ્ધ ડેટા (Data) છે, અને તે હંમેશા ઉપયોગી છે.

Table of Contents

Leave a Comment