Machine-generated data
ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಮಾನವನ ಸಕ್ರಿಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪದವು ಐವತ್ತು ವರ್ಷಗಳಷ್ಟು ಹಿಂದಿನದ್ದಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಪದದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳಿವೆ. ಮೊನಾಶ್ ರಿಸರ್ಚ್ನ ಕರ್ಟ್ ಮೊನಾಶ್ ಇದನ್ನು "ಯಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಮನುಷ್ಯರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಯೇಲ್ನ ಸಿಎಸ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಡೇನಿಯಲ್ ಅಬಾಡಿ, "ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಏಜೆಂಟ್ನ ನಿರ್ಧಾರದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗದ ಘಟನೆಯ ಅಳತೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಎರಡೂ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕೈಯಿಂದ ನಮೂದಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಎಲ್ಲಾ ಉದ್ಯಮ ವಲಯಗಳನ್ನು ದಾಟಿದೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಂದೇ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಪ್ರಕಾರ, ಸ್ವರೂಪ, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರಾಜ್ಯದ ಬದಲಾವಣೆ, ಕ್ರಿಯೆ, ವಹಿವಾಟು ಅಥವಾ ಇತರ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಘಟನೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಭಾಗಶಃ ಈ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಯು. ಎಸ್. ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಂತ್ರ-ರಚಿತವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (ಐಒಟಿ) ಯ ಜೀವನಾಡಿಯಾಗಿದೆ. 2009ರಲ್ಲಿ, ಮುಂದಿನ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವು 650% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಉಪಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ. 2020ರಲ್ಲಿ ಜನರಿಗಿಂತ 26 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪರ್ಕಿತ ವಸ್ತುಗಳು ಇರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಐ. ಡಿ. ಸಿ ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ. 2020ರಲ್ಲಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ 514 ಶತಕೋಟಿ $ನಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡಲಾಗುವುದು ಎಂದು ವಿಕಿಬಾನ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡಿದೆ. ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾದ ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಮಾಲೀಕರು ಫಲಿತಾಂಶದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ರಚನೆಯಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಂತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಚನೆಯಾಗಿ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ರಚನೆಗಳು ಅನೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳು/ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸವಾಲು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಗಾತ್ರಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದತ್ತಸಂಚಯ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ದತ್ತಸಂಚಯದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ "ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು" ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ ಕಾಲ್ಮನರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್ ಲಾಗ್ಗಳು ಕರೆ ವಿವರ ದಾಖಲೆಗಳು ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನ ವಹಿವಾಟುಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಈವೆಂಟ್ ಲಾಗ್ಗಳು ಭದ್ರತಾ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ (ಎಸ್. ಐ. ಇ. ಎಂ) ಲಾಗ್ಗಳು ಸರ್ಕಾರದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಉಲ್ಲೇಖ ಪಟ್ಟಿ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿ