Machine-generated data
मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा मानव के सक्रिय हस्तक्षेप के बिना कंप्यूटर प्रक्रिया, अनुप्रयोग या अन्य तंत्र द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न जानकारी है। जबकि यह शब्द पचास साल से अधिक पुराना है, इस शब्द के दायरे के बारे में कुछ वर्तमान अनिर्णय है। मोनाश रिसर्च के कर्ट मोनाश ने इसे "ऐसे डेटा के रूप में परिभाषित किया है जो पूरी तरह से मशीनों या डेटा द्वारा उत्पादित किया गया था जो मनुष्यों की पसंद को रिकॉर्ड करने की तुलना में उन्हें देखने के बारे में अधिक है।" इस बीच, येल में सीएस प्रोफेसर डैनियल अबादी एक संकीर्ण परिभाषा का प्रस्ताव करते हैं, "मशीन से उत्पन्न डेटा वह डेटा है जो एक स्वतंत्र कम्प्यूटेशनल एजेंट के निर्णय या एक घटना के माप के परिणामस्वरूप उत्पन्न होता है जो मानव क्रिया के कारण नहीं होता है।" परिभाषा के अंतर के बावजूद, दोनों एक व्यक्ति द्वारा मैन्युअल रूप से दर्ज किए गए डेटा को बाहर करते हैं। मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा सभी उद्योग क्षेत्रों को पार करता है। अक्सर और तेजी से, मनुष्य इस बात से अनजान होते हैं कि उनके कार्य डेटा उत्पन्न कर रहे हैं। प्रासंगिकता मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा का कोई एकल रूप नहीं है; बल्कि, प्रकार, प्रारूप, मेटाडेटा और आवृत्ति कुछ विशेष व्यावसायिक उद्देश्य के लिए प्रतिक्रिया करते हैं। मशीनें अक्सर इसे एक परिभाषित समय अनुसूची पर या राज्य परिवर्तन, कार्रवाई, लेनदेन या अन्य घटना के जवाब में बनाती हैं। चूंकि घटना ऐतिहासिक है, इसलिए डेटा को अद्यतन या संशोधित किए जाने की संभावना नहीं है। आंशिक रूप से इस गुणवत्ता के कारण, अमेरिकी अदालत प्रणाली मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा को अत्यधिक विश्वसनीय मानती है। मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आई. ओ. टी.) की जीवनदायिनी है। 2009 में, गार्टनर ने प्रकाशित किया कि अगले पांच वर्षों में डेटा 650% बढ़ेगा। डेटा में अधिकांश वृद्धि मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा का उपोत्पाद है। आई. डी. सी. ने अनुमान लगाया कि 2020 में लोगों की तुलना में 26 गुना अधिक जुड़ी हुई चीजें होंगी। विकिबॉन ने 2020 में औद्योगिक इंटरनेट पर 514 अरब डॉलर खर्च होने का अनुमान जारी किया। मशीन द्वारा उत्पन्न डेटा की काफी स्थिर लेकिन विशाल प्रकृति को देखते हुए, डेटा मालिक परिणामी डेटासेट को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए अत्यधिक स्केलेबल उपकरणों पर भरोसा करते हैं। लगभग सभी मशीन-जनित डेटा असंरचित होते हैं लेकिन फिर एक सामान्य संरचना में प्राप्त होते हैं। आमतौर पर, इन व्युत्पन्न संरचनाओं में कई डेटा बिंदु/कॉलम होते हैं। इन डेटा बिंदुओं के साथ, चुनौती ज्यादातर डेटा का विश्लेषण करने में निहित है। बड़े डेटा आकारों के साथ उच्च प्रदर्शन आवश्यकताओं को देखते हुए, पारंपरिक डेटाबेस अनुक्रमण और विभाजन प्रसंस्करण के लिए डेटासेट के आकार और इतिहास को सीमित करता है। कॉलम डेटाबेस के साथ वैकल्पिक दृष्टिकोण मौजूद हैं क्योंकि विशेष विश्लेषण के दौरान डेटासेट के केवल विशेष "कॉलम" तक ही पहुँचा जा सकता है। उदाहरण वेब सर्वर लॉग कॉल विवरण रिकॉर्ड वित्तीय उपकरण व्यापार नेटवर्क घटना लॉग सुरक्षा जानकारी और घटना प्रबंधन (एस. आई. ई. एम.) लॉग टेलीमेट्री सरकार द्वारा एकत्र किए गए नोट्स संदर्भ सूची ग्रंथ सूची कंप्यूटर डेटा