Machine-generated data
مشین سے تیار کردہ ڈیٹا وہ معلومات ہے جو انسان کی فعال مداخلت کے بغیر کمپیوٹر کے عمل، ایپلی کیشن، یا دیگر میکانزم کے ذریعے خود بخود پیدا ہوتی ہے۔ اگرچہ یہ اصطلاح پچاس سال سے زیادہ پرانی ہے، لیکن اس اصطلاح کے دائرہ کار کے بارے میں کچھ موجودہ بے یقینی ہے۔ موناش ریسرچ کے کرٹ موناش نے اس کی تعریف اس طرح کی ہے کہ "وہ ڈیٹا جو مکمل طور پر مشینوں یا ڈیٹا کے ذریعے تیار کیا گیا تھا جو انسانوں کے انتخاب کو ریکارڈ کرنے سے زیادہ مشاہدہ کرنے کے بارے میں ہے"۔ دریں اثنا، ییل کے سی ایس پروفیسر، ڈینیئل آبادی نے ایک تنگ تعریف پیش کی ہے، "مشین سے تیار کردہ ڈیٹا وہ ڈیٹا ہے جو کسی آزاد کمپیوٹیشنل ایجنٹ کے فیصلے یا کسی ایسے واقعے کی پیمائش کے نتیجے میں تیار کیا جاتا ہے جو انسانی عمل کی وجہ سے نہیں ہوتا ہے۔" تعریف کے فرق سے قطع نظر، دونوں کسی شخص کے ذریعہ دستی طور پر درج کردہ ڈیٹا کو خارج کرتے ہیں۔ مشین سے تیار کردہ ڈیٹا تمام صنعتی شعبوں کو عبور کرتا ہے۔ اکثر اور تیزی سے، انسان اس بات سے بے خبر ہوتے ہیں کہ ان کے اعمال ڈیٹا تیار کر رہے ہیں۔ مطابقت مشین سے تیار کردہ ڈیٹا کی کوئی واحد شکل نہیں ہے ؛ بلکہ، قسم، شکل، میٹا ڈیٹا، اور تعدد کسی خاص کاروباری مقصد کا جواب دیتے ہیں۔ مشینیں اکثر اسے ایک مقررہ وقت کے شیڈول پر یا ریاست کی تبدیلی، عمل، لین دین، یا دیگر واقعات کے جواب میں بناتی ہیں۔ چونکہ واقعہ تاریخی ہے، اس لیے اعداد و شمار میں تازہ کاری یا ترمیم کا امکان نہیں ہے۔ جزوی طور پر اس معیار کی وجہ سے، امریکی عدالتی نظام مشین سے تیار کردہ ڈیٹا کو انتہائی قابل اعتماد سمجھتے ہیں۔ مشین سے تیار کردہ ڈیٹا انٹرنیٹ آف تھنگز (آئی او ٹی) کا لائف بلڈ ہے۔ 2009 میں گروتھ، گارٹنر نے شائع کیا کہ اگلے پانچ سالوں میں ڈیٹا 650% بڑھے گا۔ اعداد و شمار میں زیادہ تر اضافہ مشین سے تیار کردہ اعداد و شمار کا ضمنی نتیجہ ہے۔ آئی ڈی سی نے اندازہ لگایا کہ 2020 میں لوگوں کے مقابلے میں 26 گنا زیادہ جڑی ہوئی چیزیں ہوں گی۔ ویکیبن نے 2020 میں انڈسٹریل انٹرنیٹ پر 514 بلین ڈالر خرچ کرنے کی پیش گوئی جاری کی۔ پروسیسنگ مشین سے تیار کردہ ڈیٹا کی کافی جامد لیکن بڑی نوعیت کو دیکھتے ہوئے، ڈیٹا مالکان نتیجے میں ڈیٹا سیٹ کو پروسیس کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے انتہائی توسیع پذیر ٹولز پر انحصار کرتے ہیں۔ تقریبا تمام مشین سے تیار کردہ ڈیٹا غیر ساختہ ہوتا ہے لیکن پھر ایک مشترکہ ڈھانچے میں اخذ کیا جاتا ہے۔ عام طور پر، ان ماخوذ ڈھانچوں میں بہت سے ڈیٹا پوائنٹس/کالم ہوتے ہیں۔ ان ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ، چیلنج زیادہ تر ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں ہے۔ ڈیٹا کے بڑے سائز کے ساتھ اعلی کارکردگی کی ضروریات کو دیکھتے ہوئے، روایتی ڈیٹا بیس انڈیکسنگ اور پارٹیشننگ پروسیسنگ کے لیے ڈیٹا سیٹ کے سائز اور تاریخ کو محدود کرتی ہے۔ کالم دار ڈیٹا بیس کے ساتھ متبادل نقطہ نظر موجود ہیں کیونکہ مخصوص تجزیہ کے دوران ڈیٹا سیٹ کے صرف مخصوص "کالموں" تک رسائی حاصل کی جائے گی۔ مثال کے طور پر ویب سرور لاگ کال ڈیٹیل ریکارڈز فنانشل انسٹرومنٹ ٹریڈز نیٹ ورک ایونٹ لاگ سیکیورٹی انفارمیشن اینڈ ایونٹ مینجمنٹ (ایس آئی ای ایم) لاگ ٹیلی میٹری جو گورنمنٹ نوٹس ریفرنس لسٹ ببلیوگرافی کمپیوٹر ڈیٹا کے ذریعے اکٹھا کیا گیا ہے۔