डाटा (Data) एक तथ्य, सूचना, या ज्ञान का संग्रह है जो किसी भी रूप में हो सकता है, जैसे संख्याएँ, शब्द, चित्र, ध्वनि, या वीडियो। डाटा कंप्यूटर, व्यवसाय, विज्ञान, और रोजमर्रा की जिंदगी में निर्णय लेने और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। डाटा को संसाधित (Process) करके सूचना (Information) और ज्ञान (Knowledge) में बदला जा सकता है।
डाटा की परिभाषा :-
डाटा कच्चा तथ्य (Raw Fact) है जो किसी भी रूप में हो सकता है। यह संख्याएँ, टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो, या किसी भी प्रकार की माप (Measurement) हो सकता है। डाटा अपने आप में अर्थहीन हो सकता है, लेकिन जब इसे संसाधित किया जाता है, तो यह सार्थक सूचना बन जाता है।
उदाहरण :-
- तापमान: 25°C
- नाम: "राहुल"
- छवि: एक फोटो
- ध्वनि: एक गाना
डाटा के प्रकार :-
- डाटा को विभिन्न आधारों पर वर्गीकृत किया जा सकता है :-
संरचना के आधार पर :-
1. संरचित
डाटा (Structured Data) :-
- स्पष्ट और व्यवस्थित रूप में होता है।
- उदाहरण: डेटाबेस टेबल्स, स्प्रेडशीट्स।
2. असंरचित
डाटा (Unstructured Data) :-
- कोई निश्चित संरचना नहीं होती।
- उदाहरण: टेक्स्ट फाइल्स, इमेज, वीडियो।
3. अर्धसंरचित
डाटा (Semi Structured Data) :-
- संरचित और असंरचित डाटा का मिश्रण।
- उदाहरण: JSON, XML फाइल्स।
प्रकृति के आधार पर :-
1. मात्रात्मक
डाटा (Quantitative Data) :-
- संख्याओं में मापा जा सकता है।
- उदाहरण: उम्र, वजन, तापमान।
2. गुणात्मक
डाटा (Qualitative Data) :-
- गुणों या विशेषताओं का वर्णन करता है।
- उदाहरण: रंग, स्वाद, लिंग।
स्रोत के आधार पर :-
1. प्राथमिक
डाटा (Primary Data) :-
- सीधे स्रोत से एकत्र किया गया डाटा।
- उदाहरण: सर्वेक्षण, प्रयोग।
2. द्वितीयक
डाटा (Secondary Data) :-
- पहले से एकत्र किए गए डाटा का उपयोग।
- उदाहरण: रिपोर्ट्स, जर्नल्स।
डाटा का महत्व :-
1. निर्णय
लेने में मदद: डाटा के आधार पर सही निर्णय लिए जा सकते हैं।
2. विश्लेषण:
डाटा को विश्लेषित करके पैटर्न और रुझान पहचाने जा सकते हैं।
3. व्यवसाय
में उपयोग: ग्राहकों की प्राथमिकताएँ और बाजार के रुझान समझने के लिए।
4. विज्ञान
और प्रौद्योगिकी: अनुसंधान और नवाचार के लिए आधार।
5. रोजमर्रा
की जिंदगी: स्वास्थ्य, शिक्षा, और मनोरंजन में उपयोग।
डाटा प्रोसेसिंग :-
- डाटा प्रोसेसिंग वह प्रक्रिया है जिसमें कच्चे डाटा को सूचना में बदला जाता है। इसमें निम्न चरण शामिल हैं :-
1. डाटा
संग्रह (Data Collection): डाटा को एकत्र करना।
2. डाटा
प्रिपरेशन (Data Preparation): डाटा को साफ और व्यवस्थित करना।
3. डाटा
इनपुट (Data Input): डाटा को कंप्यूटर में डालना।
4. डाटा
प्रोसेसिंग (Data Processing): डाटा को संसाधित करना।
5. डाटा
आउटपुट (Data Output): परिणामों को प्रदर्शित करना।
6. डाटा
स्टोरेज (Data Storage): डाटा को सुरक्षित रूप से स्टोर करना।
डाटा के उदाहरण :-
1. व्यक्तिगत
डाटा: नाम, पता, फोन नंबर।
2. व्यावसायिक
डाटा: बिक्री रिकॉर्ड, ग्राहक डेटा।
3. वैज्ञानिक
डाटा: प्रयोगों के परिणाम, शोध डेटा।
4. सोशल
मीडिया डाटा: पोस्ट्स, लाइक्स, कमेंट्स।
5. सेंसर
डाटा: तापमान,
आर्द्रता, गति।
डाटा और सूचना में अंतर :-
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पैरामीटर डाटा सूचना |
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परिभाषा कच्चा तथ्य संसाधित डाटा |
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अर्थ अर्थहीन सार्थक |
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उदाहरण 25, "राहुल" "राहुल की उम्र 25 वर्ष है" |
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उपयोग विश्लेषण के लिए
आधार निर्णय लेने के लिए
उपयोगी |
डाटा के
स्रोत :-
1.
आंतरिक स्रोत: संगठन के भीतर से (जैसे डेटाबेस, रिपोर्ट्स)।
2. बाहरी
स्रोत: संगठन के बाहर से (जैसे सरकारी डेटा, सोशल मीडिया)।
3. प्राथमिक
स्रोत: सीधे एकत्र किया गया डाटा (जैसे सर्वेक्षण)।
4. द्वितीयक
स्रोत: पहले से एकत्र किया गया डाटा (जैसे रिसर्च पेपर्स)।
डाटा की चुनौतियाँ :-
1. डाटा
की गुणवत्ता: गलत या अधूरा डाटा।
2. डाटा
सुरक्षा: हैकिंग और डाटा चोरी का खतरा।
3. डाटा
प्राइवेसी: व्यक्तिगत डाटा का दुरुपयोग।
4. डाटा
स्टोरेज: बड़े डेटासेट्स को स्टोर करने की समस्या।
5. डाटा
विश्लेषण: जटिल डेटासेट्स को समझना।
महत्वपूर्ण बिंदु :-
डाटा आधुनिक दुनिया की नींव है। यह व्यवसाय, विज्ञान, प्रौद्योगिकी, और रोजमर्रा की जिंदगी
में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डाटा को समझना, संग्रह करना, और विश्लेषण करना हमें
बेहतर निर्णय लेने और नवाचार करने में मदद करता है।
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