Pemprosesan Data

Pemprosesan data adalah konsep utama dalam teknologi maklumat dan pengurusan data, kerana ia membantu menukar data mentah menjadi maklumat yang boleh diambil tindakan melalui model dan teknologi yang berbeza.

Ia merangkumi pelbagai peringkat yang bertujuan untuk mengatur, menganalisis, dan mentafsir data untuk memperoleh pandangan berharga dan menyokong membuat keputusan.

Apakah pemprosesan data?

Pemprosesan data adalah satu siri langkah yang memanipulasi, mengubah, mengatur, dan menganalisis data mentah untuk mengekstrak maklumat yang bermakna yang melibatkan maklumat dan kaedah unik untuk menukar data menjadi maklumat yang berguna dan berharga untuk membuat keputusan yang lebih baik. Pemprosesan data boleh merangkumi pelbagai aktiviti, dari tugas asas seperti kemasukan dan pengesahan data kepada langkah yang lebih maju seperti analisis data dan pemodelan.

Meningkatkan Prestasi Jualan sebanyak 94% dengan Perisian Pengurusan Komisen Gamified Kami

Apakah kitaran pemprosesan data?

Kitaran pemprosesan data adalah peringkat yang data melalui dari pengumpulan awal hingga penggunaan dan pelupusan terakhirnya. Ia memupuk pelbagai peringkat pemprosesan data untuk mengubah data yang tidak teratur menjadi maklumat yang bermakna. Pelbagai langkah yang terlibat dalam pemprosesan data adalah seperti berikut:

Pengumpulan data
Kemasukan data
Pemprosesan data
Menyimpan data
Analisis data
Penggambaran data
Tafsiran data
Membuat keputusan
Laporan
Maklum balas

Pengumpulan data: Pengumpulan data adalah peringkat awal, di mana data tidak berstruktur diperoleh daripada sumber yang berbeza seperti transaksi, tinjauan, interaksi media sosial dan banyak sumber lain. Data yang dikumpul mesti mempunyai ketepatan dan kualiti yang boleh disebarkan melalui keseluruhan kitaran pemprosesan.
Kemasukan data: Sebaik sahaja data dikumpulkan, maklumat dimasukkan ke dalam sistem untuk pemprosesan selanjutnya yang boleh dimasukkan secara manual atau kaedah alternatif lain, yang pastinya bergantung kepada sumber dan jumlah data.
Pemprosesan data: data mentah dibersihkan dan diubah menjadi maklumat yang berguna, termasuk mengenal pasti dan membetulkan kesilapan, data pendua, dan nilai yang hilang. Transformasi data melibatkan penukaran data kepada format berstruktur, pengagregatan atau meringkaskan data dan pengiraan untuk bersedia untuk penilaian lanjut.
Menyimpan data: Data pemprosesan disimpan dalam sistem, gudang data atau sistem storan lain, memastikan pengambilan dan integriti yang mudah. Pilihan menyimpan teknologi dan seni bina bergantung kepada unsur-unsur seperti kelantangan, kekerapan akses, dan keperluan khusus.
Analisis data: Analisis data merangkumi teknologi statistik atau berkomputer yang berbeza untuk meneroka data dan mendedahkan corak dan trend. Analisis data boleh merangkumi data yang diringkaskan dan meramalkan analisis perniagaan masa depan.
Penggambaran data: Selepas analisis, cerapan data sering dibentangkan secara visual menggunakan carta, graf dan papan pemuka, yang menjadikan data rumit lebih mudah difahami dan membolehkan pihak berkepentingan memahami pengambilan kunci dengan mudah.
Tafsiran data: Pakar data atau pengurus mentafsirkan data yang dianalisis untuk mengekstrak kesimpulan dan pandangan yang bermakna dan mencapai matlamat yang membimbing membuat keputusan yang betul.
Membuat keputusan: Menggunakan pengetahuan yang diperoleh daripada tafsiran data, pihak berkepentingan membuat keputusan yang tepat yang membantu dalam operasi organisasi, memproses dan membuat strategi yang betul yang terdiri daripada pelarasan taktikal kepada inisiatif strategik.
Pelaporan: Hasil yang diperoleh daripada tafsiran data, pihak berkepentingan membuat keputusan berharga yang didokumenkan dan disampaikan melalui pembentangan, laporan, atau papan pemuka interaktif.
Maklum balas: Organisasi menggunakan keputusan keputusan dan tindakan yang diambil berdasarkan data yang diproses untuk menilai keberkesanannya, yang membantu memperhalusi strategi, mengoptimumkan proses dan meningkatkan tindakan selanjutnya.

Apakah jenis pemprosesan data?

Jenis pemprosesan data termasuk:

Pemprosesan kumpulan
Pemprosesan masa nyata
Pemprosesan transaksi dalam talian (OLTP)
Pemprosesan Analisis Dalam Talian (OLAP)
Pelbagai pemprosesan
Pemprosesan selari secara besar-besaran (MPP)

Pemprosesan kelompok: Pemprosesan kelompok termasuk pengumpulan dan pemprosesan jumlah data yang besar semuanya dalam satu masa, biasanya dalam satu operasi atau pekerjaan, yang sering digunakan untuk tugas rutin yang tidak memerlukan pemprosesan masa nyata, seperti pengiraan gaji, pengebilan dan laporan penjanaan.
Pemprosesan masa nyata: Pemprosesan masa nyata termasuk pengendalian dan analisis data kerana ia dijana, tanpa sebarang kelewatan, kerana pemprosesan jenis ini sesuai untuk keadaan di mana pemprosesan segera diperlukan, seperti data sensor pemantauan, perdagangan kewangan dan permainan dalam talian. Pemprosesan masa nyata sering memerlukan saluran paip dan sistem data yang cekap untuk memproses dan bertindak balas untuk menyelaraskan data dalam masa nyata.
Pemprosesan transaksi dalam talian (OLTP): OLTP termasuk pemprosesan masa nyata transaksi individu, seperti mengemas kini rekod pangkalan data, memproses pembelian dalam talian, atau membuat tempahan, yang memberi tumpuan kepada mengekalkan integriti data dan memastikan maklumat yang tepat dan dikemas kini.
Pemprosesan Analisis Dalam Talian (OLAP): OLAP termasuk memproses dan menganalisis jumlah data yang besar untuk menawarkan pandangan untuk pembuat keputusan dan perancangan strategik. Sistem ini menyokong pertanyaan rumit dan membolehkan pengguna meneroka data melalui dimensi yang berbeza, membolehkan penggambaran data.
Pelbagai pemprosesan: Pemprosesan berbilang termasuk menggunakan berbilang pemproses untuk melaksanakan tugas pemprosesan data secara serentak. Pemprosesan jenis ini boleh meningkatkan prestasi dan mempercepatkan pengiraan, terutamanya untuk tugas-tugas yang boleh selari.
Pemprosesan selari secara besar-besaran (MPP): MPP melibatkan penggunaan sebilangan besar pemproses untuk melaksanakan tugas pemprosesan data secara selari. Sistem ini direka untuk menangani kebimbangan analisis kompleks pada set data besar yang digunakan dalam analisis data besar.

Apakah contoh pemprosesan data?

Contoh pemprosesan data adalah seperti berikut:

E-dagang
Kewangan
Pembuatan
Pengangkutan dan logistik
Telekomunikasi

E-dagang: Menganalisis tingkah laku pelanggan dan melayari untuk memperibadikan cadangan dan promosi. Menjana laporan mengenai jualan, tahap inventori dan demografi pelanggan.
Kewangan: Memproses transaksi kewangan yang melibatkan pembayaran kad kredit, pemindahan perbankan dalam talian, dan perdagangan saham. Mengesan corak transaksi penipuan dan anomali dalam masa nyata.
Pembuatan: Memantau dan mengawal proses pembuatan menggunakan data sensor untuk kawalan kualiti dan peningkatan kecekapan. Pengoptimuman rantaian bekalan dengan menganalisis tahap inventori, corak permintaan, dan jadual pengeluaran.
Pengangkutan dan logistik: pengesanan masa nyata lokasi kenderaan dan data GPS rutin dan mengoptimumkan laluan penghantaran dan jadual untuk meminimumkan penggunaan bahan api dan masa penghantaran.
Telekomunikasi: Memproses rekod panggilan untuk tujuan pengebilan dan menganalisis corak panggilan untuk pengoptimuman rangkaian dan analisis masa nyata data rangkaian untuk mengesan dan mencegah gangguan rangkaian dan kesesakan.

Apakah kaedah pemprosesan data?

Kaedah pemprosesan data adalah seperti berikut:

Entri data manual
Pemprosesan data mekanikal
Pemprosesan data elektronik

Entri data manual: Data dimasukkan ke dalam sistem secara manual oleh orang kerana kaedah yang digunakan adalah untuk menangani jumlah data yang kecil atau apabila data memerlukan pengesahan dan tafsiran manusia.
Pemprosesan data mekanikal: Data dimasukkan secara mekanikal melalui penggunaan peranti dan mesin. Ini boleh melibatkan peranti mudah seperti mesin taip, kalkulator atau mana-mana peranti lain. Pemprosesan data mudah membolehkan untuk mencapai operasi mudah dan meminimumkan ralat daripada pemprosesan data manual.
Pemprosesan data elektronik: Dalam pemprosesan data elektronik, teknologi moden berlaku melalui perisian dan program pemprosesan data. Satu set arahan diberikan kepada perisian untuk memproses data dan menghasilkan output kerana kaedah ini mahal tetapi juga memberikan hasil dan kebolehpercayaan yang lebih baik terhadap hasil data.

Tinjauan nadi pekerja:

Ini ialah tinjauan ringkas yang boleh dihantar dengan kerap untuk menyemak pendapat pekerja anda tentang sesuatu isu dengan cepat. Tinjauan ini terdiri daripada kurang soalan (tidak lebih daripada 10) untuk mendapatkan maklumat dengan cepat. Ini boleh ditadbir secara berkala (bulanan / mingguan / suku tahunan).

Mesyuarat satu lawan satu:

Mengadakan mesyuarat berkala selama sejam untuk sembang tidak formal dengan setiap ahli pasukan adalah cara terbaik untuk memahami apa yang berlaku dengan mereka. Oleh kerana ia adalah perbualan yang selamat dan peribadi, ia membantu anda mendapatkan butiran yang lebih baik mengenai sesuatu isu.

eNPS:

eNPS (pekerja skor Net Promoter) adalah salah satu cara yang paling mudah tetapi berkesan untuk menilai pendapat pekerja anda terhadap syarikat anda. Ia termasuk satu soalan menarik yang mengukur kesetiaan. Contoh soalan eNPS termasuk: Bagaimana kemungkinan anda mengesyorkan syarikat kami kepada orang lain? Pekerja bertindak balas terhadap kaji selidik eNPS pada skala 1-10, di mana 10 menandakan mereka 'berkemungkinan besar' untuk mengesyorkan syarikat dan 1 menandakan mereka 'sangat tidak mungkin' untuk mengesyorkannya.

Berdasarkan respons, pekerja boleh diletakkan dalam tiga kategori berbeza:

Promoter
Pekerja yang telah memberi respons positif atau bersetuju.
Pengkritik
Pekerja yang telah bertindak balas secara negatif atau tidak bersetuju.
Pasif
Pekerja yang kekal neutral dengan jawapan mereka.