Data Processing là gì? Tại sao cần phải có Data Processing

1. Data Processing là gì?

Data Processing dịch ra tiếng Việt là xử lý dữ liệu. 

Xử lý dữ liệu là quá trình xử lý và đồng hóa toàn bộ dữ liệu trong hệ thống như tiếp nhận nguồn thông tin mới và lọc ra những dữ liệu phù hợp với yêu cầu. Xử lý dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc phát triển doanh nghiệp bởi việc kiểm soát dữ liệu nội bộ tạo nên hệ thống làm việc chuyên nghiệp và có hiệu quả. Không chỉ có những công ty, doanh nghiệp cần phải xử lý dữ liệu mà ngay cả mọi trường học cũng cần phải có quá trình này để giúp theo dõi tình hình học sinh.

Mục đích của việc xử lý dữ liệu chính là giúp lưu trữ và phân loại thông tin để con người có thể sử dụng trong mọi thời điểm và trường hợp. Việc xử lý tốt dữ liệu sẽ đem lại năng suất, hiệu quả công việc cao và sinh ra nhiều lợi nhuận hơn cho những ngành kinh tế cụ thể tùy thuộc vào độ phụ thuộc vào bước này.

Đọc thêm: Master data là gì? Giải pháp quản trị dữ liệu hiệu quả nhất!

2. Chức năng của data processing

Trong quá trình xử lý dữ liệu gồm có rất nhiều bước cần phải bắt buộc thực hiện để đảm bảo hiệu quả công việc. Trong đó các bước có chức năng khác nhau:

- Xác nhận thông tin: trong quá trình xử lý dữ liệu thì việc đầu tiên chính là thu thập những thông tin đầu vào cho hệ thống. Thì sau khi tìm kiếm những thông tin theo yêu cầu thì cần xác nhận các dữ liệu đã tìm được có đúng chính xác và liên quan với yêu cầu ban đầu hay không.

- Sắp xếp dữ liệu: Việc tiếp theo sau khi xác nhận các thông tin đã đảm bảo đúng yêu cầu thì hệ thống sẽ xử lý bằng cách sắp xếp và phân loại các dữ liệu theo từng bộ riêng có nội dung tương đồng rồi đánh số thứ tự các dữ liệu đó để dễ kiểm soát.

- Tóm tắt dữ liệu: công việc này hỗ trợ xử lý bằng cách đưa ra những thông tin chính của dữ liệu và giảm bớt những giải thích chi tiết cho nội dung chính để dễ tổng hợp và tìm kiếm như vậy sẽ tiện lợi với người dùng.

- Tập hợp nội dung: sau khi thông tin đã được phân loại và thâu tóm những nội dung chính thì tập hợp dữ liệu giúp kết hợp những thông tin có cùng loại với nhau tạo thành những thư mục dữ liệu lớn.

- Phân tích dữ liệu: đây là bước quan trọng trong quá trình xử lý thông tin, đóng vai trò quyết định hiệu quả công việc. Quá trình phân tích dữ liệu cũng được coi là một quá trình xử lý dữ liệu con bởi cũng phải trải qua nhiều bước thực hiện đó là thu thập dữ liệu sau đó tổ chức phân loại thông tin tiến thành phân tích các nội dung liên quan đến yêu cầu và tìm kiếm kết quả sát sao nhất đưa ra giải thích về quá trình phân tích và trình bày kết quả phân tích thông tin sau khi đã hoàn tất những bước trên.

- Báo cáo: sau khi hoàn tất những bước xử lý bên trên và đưa ra kết quả phân tích thông tin thì cần phải báo cáo dữ liệu bằng cách kê khai toàn bộ những thông tin chi tiết cụ thể về dữ liệu thông qua những thông tin tóm tắt hoặc đã được thanh toán.

- Phân loại nội dung: bước phân loại này khá giống với phân loại dữ liệu thông tin phía chỉ khác ở điểm là cái trên phân loại dữ liệu đầu vào còn bước này là phân loại thông tin đầu ra, đây là khi hoàn tất các bước cơ bản xử lý nội dung nếu như phải xử lý lượng thông tin lớn và đa dạng thì sau khi kết thúc cần phân loại các thông tin có nội dung và mục đích với nhau cùng đưa vào cùng một thư mục.

Tham khảo ngay: Việc làm Nhân viên xử lý dữ liệu

3. Các hình thức xử lý dữ liệu

Khái niệm xử lý dữ liệu đã có từ rất lâu, đến nay càng được hệ thống kết hợp với những phương pháp hỗ trợ để đạt năng suất cao hơn. Hiện nay có 4 cách chinh được dùng để xử lý dữ liệu đó là:

- Xử lý dữ liệu thủ công: chỉ cần nghe thôi là ta cũng đã có thể hình dung về loại hình thức này. Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất đặc biệt là vào những năm chín mươi, đến nay mọi người vẫn sử dụng hình thức này nhưng với tần suất không nhiều vì mọi người có thể hiểu rằng xử lý dữ liệu thủ công là mọi công việc đều được con người trực tiếp xử lý một cách thủ công. Ví dụ cụ thể cho công việc kế toán hồi xưa phải xử lý sổ sách kế toán bằng cách đăng tải những dịch vào tự viết báo cáo những bảng kế toán cân đối hay lưu chuyên các loại tiền tệ. Mọi công việc được làm bởi con người 100% khi đó chỉ có hỗ trợ nhỏ đó là áp dụng những loại máy tính cơ hoặc máy tính điện tử. Các công việc tính toán đều được tính bằng tay hoặc dùng máy tính cầm tay như bây giờ. Tuy nhiên khi xử lý những dạng dữ liệu lớn thì phương pháp thủ công này mất rất nhiều thời gian, ví dụ như điều tra dân số thì hồi xưa thu thập thông tin của từng cá nhân như vậy rất tốn thời gian và khó có thể thống kê hết được bởi sự gia tăng dân số hàng ngày nên chỉ có thể ghi lại 1 lần kiểm tra khi kết hợp với giới hạn tính toán. Nhiều khi phải mất gần chục năm để đưa được kết quả cụ thể của đợt đó bằng hình thức xử lý thủ công này.

- Xử lý dữ liệu tự động: là phương thức được sự phát triển của công nghệ hỗ trợ áp dụng với các loại hình hoạt động thực hiện bằng các công cụ thiết bị ghi đơn vị cụ thể, ví dụ như thẻ đục lỗ của Herman Hollerith được ứng dụng để tính cụ thể dân số Hoa Kỳ vào năm 1980.  Chính nhờ ứng dụng này mà có thể đưa ra kết quả điều tra nhanh gấp 2 - 3 lần với phương thức thủ công. Phương thức này không chỉ tiến kiệm được nhiều thời gian mà kết quả cũng rất chính xác và cực kỳ tiết kiểm bởi không cần có quá nhiều nguồn nhân lực và đạt độ chính xác cao hơn, ít rủi ro sai lầm khi tính toán.

- Xử lý dữ liệu điện tử: đây là hình thức xử lý dữ liệu trên các thiết bị điện tử như máy vi tính kết hợp với những tính năng của việc xử lý tự động thể hiển sự phát triển của công nghệ nước nhà. Chỉ cần sử dụng một chiếc máy duy nhất có thể thực hiện công việc một cách độc lập thay vì sử dụng kết hợp những loại thiết bị chỉ hỗ trợ một tính năng riêng. Việc áp dụng phương thức xử lý dữ liệu điện tử cực kỳ tiết kiệm thời gian bởi toàn bộ quá trình đều được máy tính hỗ trợ xử lý. Như vậy sẽ vừa gọn gàng vừa tiện lợi với người dùng không phải xoay chuyển giữa các máy để thực hiện công việc. 

- Xử lý dữ liệu thương mại: đây là hình thức xử lý với những lượng dữ liệu lớn tuy nhiên sẽ hợp lý khi xử lý thông tin dưới dạng ít tính toán mà có mục đích lưu trữ cùng với lượng thông tin đầu ra khổng lồ, vị dụ cụ thể với công ty bảo hiểm cần lưu trữ lượng thông tin khách hàng cực lớn đồng thời dữ liệu đầu ra cũng rất nhiều như phải kê khai chính sách, điều khoản, in ấn gửi hóa đơn thanh toán cho khách. Với những loại hình kinh doanh như thế thì thường sử dụng hình thức xử lý dữ liệu thương mại.

Bên trên là toàn bộ những thông tin cơ bản về Data Processing hay còn gọi là Xử lý dữ liệu. Để tìm hiểu thêm những thông tin khác liên quan đến ngành công nghệ thông tin thì hãy truy cập website timviec365.vn