Machine-generated data
મશીન-જનરેટેડ ડેટા એ માનવના સક્રિય હસ્તક્ષેપ વિના કમ્પ્યુટર પ્રક્રિયા, એપ્લિકેશન અથવા અન્ય પદ્ધતિ દ્વારા આપમેળે પેદા થતી માહિતી છે. જ્યારે આ શબ્દ પચાસ વર્ષથી વધુ જૂનો છે, ત્યારે આ શબ્દના અવકાશ અંગે હાલમાં કેટલીક અનિશ્ચિતતા છે. મોનાશ રિસર્ચના કર્ટ મોનાશ તેને "એવી માહિતી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે સંપૂર્ણપણે મશીનો અથવા માહિતી દ્વારા ઉત્પન્ન કરવામાં આવી હતી જે મનુષ્યની પસંદગીઓને રેકોર્ડ કરવા કરતાં અવલોકન કરવા વિશે વધુ છે". દરમિયાન, યેલ ખાતેના સી. એસ. પ્રોફેસર, ડેનિયલ અબાદી, એક સાંકડી વ્યાખ્યા પ્રસ્તાવિત કરે છે, "મશીન-જનરેટેડ ડેટા એ ડેટા છે જે સ્વતંત્ર કોમ્પ્યુટેશનલ એજન્ટના નિર્ણયના પરિણામે અથવા માનવ ક્રિયાને કારણે ન થાય તેવી ઘટનાના માપનના પરિણામે પેદા થાય છે". વ્યાખ્યાના તફાવતોને ધ્યાનમાં લીધા વિના, બંને વ્યક્તિ દ્વારા જાતે દાખલ કરેલી માહિતીને બાકાત રાખે છે. મશીન-જનરેટેડ ડેટા તમામ ઉદ્યોગ ક્ષેત્રોને પાર કરે છે. ઘણીવાર અને વધુને વધુ, મનુષ્યો અજાણ હોય છે કે તેમની ક્રિયાઓ માહિતી ઉત્પન્ન કરી રહી છે. સુસંગતતા મશીન-જનરેટેડ ડેટાનું કોઈ એક સ્વરૂપ નથી; તેના બદલે, પ્રકાર, બંધારણ, મેટાડેટા અને આવર્તન અમુક ચોક્કસ વ્યવસાયિક હેતુને પ્રતિસાદ આપે છે. મશીનો ઘણીવાર તેને નિર્ધારિત સમયપત્રક પર અથવા રાજ્ય પરિવર્તન, ક્રિયા, વ્યવહાર અથવા અન્ય ઘટનાના જવાબમાં બનાવે છે. આ ઘટના ઐતિહાસિક હોવાથી, ડેટા અપડેટ અથવા સંશોધિત થવાની સંભાવના નથી. આંશિક રીતે આ ગુણવત્તાને કારણે, યુ. એસ. કોર્ટ સિસ્ટમ્સ મશીન-જનરેટેડ ડેટાને અત્યંત વિશ્વસનીય માને છે. મશીન-જનરેટેડ ડેટા એ ઇન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ (આઇઓટી) નું જીવન છે. 2009માં, ગાર્ટનરે પ્રકાશિત કર્યું હતું કે આગામી પાંચ વર્ષમાં ડેટા 650% વધશે. ડેટામાં મોટાભાગની વૃદ્ધિ મશીન-જનરેટેડ ડેટાની આડપેદાશ છે. આઇડીસીનો અંદાજ છે કે 2020માં લોકો કરતાં 26 ગણી વધુ જોડાયેલ વસ્તુઓ હશે. વિકિબોને 2020માં ઔદ્યોગિક ઇન્ટરનેટ પર 514 અબજ ડોલર ખર્ચવાની આગાહી કરી હતી. પ્રક્રિયા મશીન-જનરેટેડ ડેટાની એકદમ સ્થિર છતાં વિશાળ પ્રકૃતિને ધ્યાનમાં રાખીને, ડેટા માલિકો પરિણામી ડેટાસેટની પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ કરવા માટે અત્યંત સ્કેલેબલ સાધનો પર આધાર રાખે છે. લગભગ તમામ મશીન-જનરેટેડ ડેટા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ હોય છે પરંતુ પછી એક સામાન્ય માળખામાં મેળવવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, આ વ્યુત્પન્ન માળખામાં ઘણા ડેટા બિંદુઓ/સ્તંભો હોય છે. આ ડેટા બિંદુઓ સાથે, પડકાર મોટે ભાગે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાનો છે. મોટા ડેટા કદ સાથે ઉચ્ચ પ્રદર્શન જરૂરિયાતોને ધ્યાનમાં રાખીને, પરંપરાગત ડેટાબેઝ અનુક્રમણિકા અને પાર્ટીશનિંગ પ્રક્રિયા માટે ડેટાસેટના કદ અને ઇતિહાસને મર્યાદિત કરે છે. સ્તંભાકાર ડેટાબેઝ સાથે વૈકલ્પિક અભિગમો અસ્તિત્વ ધરાવે છે કારણ કે ચોક્કસ વિશ્લેષણ દરમિયાન ડેટાસેટના માત્ર ચોક્કસ "કૉલમ" નો ઉપયોગ કરવામાં આવશે. ઉદાહરણો વેબ સર્વર લોગ કૉલ વિગતવાર રેકોર્ડ્સ નાણાકીય સાધન વેપાર નેટવર્ક ઇવેન્ટ લોગ સુરક્ષા માહિતી અને ઇવેન્ટ મેનેજમેન્ટ (એસ. આઈ. ઈ. એમ.) લોગ સરકારી નોંધો સંદર્ભ સૂચિ ગ્રંથસૂચિ કમ્પ્યુટર ડેટા દ્વારા એકત્રિત ટેલિમેટ્રી