Machine-generated data
মেশিন-জেনারেটেড ডেটা হ 'ল কোনও মানুষের সক্রিয় হস্তক্ষেপ ছাড়াই কম্পিউটার প্রক্রিয়া, অ্যাপ্লিকেশন বা অন্যান্য প্রক্রিয়া দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পন্ন তথ্য। যদিও এই শব্দটি পঞ্চাশ বছরেরও বেশি পুরনো, তবে এই শব্দটির পরিধি সম্পর্কে কিছু বর্তমান সিদ্ধান্তহীনতা রয়েছে। মোনাশ রিসার্চের কার্ট মোনাশ এটিকে "এমন ডেটা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছেন যা সম্পূর্ণরূপে মেশিন বা ডেটা দ্বারা উত্পাদিত হয়েছিল যা মানুষের পছন্দগুলি রেকর্ড করার চেয়ে পর্যবেক্ষণ সম্পর্কে বেশি"। এদিকে, ইয়েলের সি. এস অধ্যাপক ড্যানিয়েল আবাদি একটি সংকীর্ণ সংজ্ঞা প্রস্তাব করেছেন, "মেশিন-জেনারেটেড ডেটা হল এমন ডেটা যা একটি স্বাধীন গণনামূলক এজেন্টের সিদ্ধান্তের ফলে বা কোনও ঘটনার পরিমাপের ফলে তৈরি হয় যা কোনও মানুষের ক্রিয়া দ্বারা সৃষ্ট হয় না।" সংজ্ঞার পার্থক্য নির্বিশেষে, উভয়ই কোনও ব্যক্তির দ্বারা ম্যানুয়ালি প্রবেশ করা ডেটা বাদ দেয়। মেশিন-জেনারেটেড ডেটা সমস্ত শিল্প ক্ষেত্রকে অতিক্রম করে। প্রায়শই এবং ক্রমবর্ধমানভাবে, মানুষ জানে না যে তাদের ক্রিয়াগুলি তথ্য তৈরি করছে। প্রাসঙ্গিকতা মেশিন-জেনারেটেড ডেটার কোনও একক রূপ নেই; বরং, প্রকার, বিন্যাস, মেটাডেটা এবং ফ্রিকোয়েন্সি কিছু নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে সাড়া দেয়। যন্ত্রগুলি প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট সময়সূচিতে বা কোনও রাষ্ট্র পরিবর্তন, ক্রিয়া, লেনদেন বা অন্যান্য ঘটনার প্রতিক্রিয়ায় এটি তৈরি করে। যেহেতু ঘটনাটি ঐতিহাসিক, তাই তথ্যগুলি আপডেট বা সংশোধন করার প্রবণতা নেই। আংশিকভাবে এই মানের কারণে, মার্কিন আদালত ব্যবস্থা মেশিন-উত্পাদিত তথ্যকে অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য হিসাবে বিবেচনা করে। মেশিন-জেনারেটেড ডেটা হল ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি)-এর প্রাণশক্তি। 2009 সালে, গার্টনার প্রকাশ করেছিলেন যে পরবর্তী পাঁচ বছরে তথ্য 650% বৃদ্ধি পাবে। তথ্যের বেশিরভাগ বৃদ্ধি মেশিন-জেনারেটেড ডেটার উপজাত। আইডিসি অনুমান করেছে যে 2020 সালে মানুষের তুলনায় 26 গুণ বেশি সংযুক্ত জিনিস থাকবে। উইকিবন 2020 সালে ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেটে 514 বিলিয়ন ডলার ব্যয় করার পূর্বাভাস জারি করেছে। প্রক্রিয়াকরণ মেশিন-জেনারেটেড ডেটার মোটামুটি স্থির অথচ বিশাল প্রকৃতির পরিপ্রেক্ষিতে, ডেটা মালিকরা ফলাফলের ডেটাসেট প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত স্কেলযোগ্য সরঞ্জামের উপর নির্ভর করে। প্রায় সমস্ত মেশিন-জেনারেটেড ডেটা কাঠামোগত নয় তবে তারপরে একটি সাধারণ কাঠামোতে উদ্ভূত হয়। সাধারণত, এই উদ্ভূত কাঠামোগুলিতে অনেক ডেটা পয়েন্ট/কলাম থাকে। এই ডেটা পয়েন্টগুলির সাথে, চ্যালেঞ্জটি বেশিরভাগ ডেটা বিশ্লেষণের সাথে জড়িত। বড় আকারের ডেটা সহ উচ্চ কার্যকারিতার প্রয়োজনীয়তার পরিপ্রেক্ষিতে, ঐতিহ্যবাহী ডাটাবেস সূচীকরণ এবং বিভাজন প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডেটাসেটের আকার এবং ইতিহাসকে সীমাবদ্ধ করে। কলামার ডেটাবেসের সাথে বিকল্প পন্থা বিদ্যমান কারণ নির্দিষ্ট বিশ্লেষণের সময় ডেটাসেটের শুধুমাত্র নির্দিষ্ট "কলাম" অ্যাক্সেস করা হবে। উদাহরণস্বরূপ ওয়েব সার্ভার লগ কল বিশদ রেকর্ড আর্থিক যন্ত্র লেনদেন নেটওয়ার্ক ইভেন্ট লগ নিরাপত্তা তথ্য এবং ইভেন্ট ম্যানেজমেন্ট (এসআইইএম) সরকারী নোট রেফারেন্স তালিকা গ্রন্থপঞ্জি কম্পিউটার ডেটা দ্বারা সংগৃহীত টেলিমেট্রি লগ