दरसल जबसे computer का जमाना आया और भौतिक कागजी दस्तावेजों को इलेक्ट्रॉनिक फाइलों में बदला जाने लगा, तब से यह शब्द हमारे कानों में गूंजने लगा। आज लगबग सभी इस शद्ब से कमोवेश परिचित है। लेकिन कई लोग इसका मतलब केवल डिजिटल फाईलो को ही समझते है जिनमे कुछ टेक्स्ट या documents शामिल होती है।
हलांकी असल मे वे इससे कोई अधिक होता है और इसके कई प्रकार होते है। इस लेख मे हम डेटा से संबंधित हर उस पहलु पर बात करेंगे जिन्है आपके लिए जानना जरुरी है। जैसेकि डेटा कितने प्रकार के होते है, डेटा विश्लेषण क्या होता है और केसे किया जाता है, इसकी उपयोग और महत्व क्या है, और इन्है एकत्रित कैसे कि जाती है।
तो, हमारे साथ बने रहै और इस लेख को पूरा पढ़ें ताकि इससे संबंधित सभी जानकारी आपको हमारे इस blog post से ही मिल सके और आपको इसके लिए कही ओर भटकना न पड़े।
Table of Contents
Data meaning in hindi
आमतौर पर, किसी भी तरह की जानकारी जिसे किसी खास उद्देश्य के लिए संयोजन और संग्रहित किया जाता है ताकि जरुतर के अनुसार उनका विश्लेषण या अध्ययन किया जा सके उसे डेटा कहा जाता है।
इनके कई प्रकार है और ये विभिन्न प्रारूपों में उपलब्ध हो सकते है और इन्है अगल अलग तरीको के साथ संग्रहित किया जा सकता है जैसे इलेक्ट्रॉनिक मेमोरी या चिप (एचडीडी, पेन ड्राइव इत्यादि)।
इसके अलाबा बह जानकारी जिन्है कागजो मे संख्याएं या पाठ के रुप मे लिपिवध्ब किया जाता है याफिर किसी व्यक्ति के दिमाग में संग्रहीत तथ्य को भी डेटाके रुप मे माना जा सकता है।
कंप्यूटर के आविष्कार के बाद से, लोग इनका उपियोग, इनका विश्लेषण और संग्रह इलेक्ट्रॉनिक रुप मे करने लगे और तवी से इस शद्ब कि प्रतीष्ठा आमलोगो विच धीरे धीरे बडने शुरु हुये।
और इसीलिए ज्यादातर लोगो द्बारा इस शद्ब को केवल कंप्यूटर से जुडा शद्ब मानके चलते है।
कंप्यूटर में इन्है कैसे स्टोर किया जाता है?
किसी भी कंप्यूटर मे इनका संग्रह बाइनरी अंकों (1 या 0 ) के आधार पर किया जाता है जिसे bits कहा जाता। बिटस storage का सबसे छोटा एकक होता है।
ये डिजिटल रूप मे कंप्यूटर के स्टोरेज पर जानकारी के प्रकारो के अनुसार अलग अलग फ़ाइलों और फ़ोल्डरों में संग्रहीत होते है जिन्है कंप्यूटर के सीपीयू द्वारा संसाधित किया जाता है।
क्योकि जानकारी कंप्यूटर पर बाइनरी तकनिक (शून्य या एक) के द्बारा संग्रहीत होते है, जिससे जानकारीआ डिजिटल रूप से संसाधित, सहेजा और संग्रहीत किये जा सकते है।
कंप्यूटर पर संग्रहीत इन जानकारीओ को इन्टरनेट के उपीयोग से एक कंप्यूटर से दूसरे कंप्यूटर पर भेजा जा सकता है।इसके अलावा, इन डिजिटल जानकारीओ का उपयोग आप जितनी बार चाहे उतनी बार कर सकते है।
डिजिटल डेटा के प्रकार
आम तौर पर डिजिटल रूप में तीन प्रकार के डेटा अस्तित्व में हैं।
- structured
- unstructured
- semi-structured
Structured:- यह व्यवस्थित जानकारी का एक डेटाबेस है जिसका उपयोग विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए किया जा सकता है। इसमें जानकारीआ अच्छी तरह से परिभाषित, रूपांतरित और स्वरूपित होती है।
इस प्रकार के जानकारी को पूर्व-डिज़ाइन किए गए फ़ील्ड में मैप किया जाता है जिसे बाद में रिलेशनल डेटाबेस द्वारा पढ़ा और विश्लेषण किया जा सकता है। जानकारी संग्रहीत करने का यह तरीका बाकी प्रकारों में से सबसे अच्छा और लचीला है।
Unstructured:- यह वह जानकारी है जो अज्ञात या यादृच्छिक रूप से एकत्रित किया जाता है। यह पाठ, छवियों, ईमेल और वीडियो आदि जैसी फ़ाइलों का संयोजन भी हो सकते है,
और यह केवल तभी मूल्यवान बन सकता है जब इनका सही ढ़ंग से संसाधित, एवम विश्लेषण किया जाए और अच्छी तरह से इन्है व्यवस्थित किया जाए।
Semi-structured:- इस प्रकार के जानकारी को मेटाटैग का उपयोग करके संसाधित किया जा सकता है, और उपयोगी जानकारी जुटाने मे हमारी मदद कर सकता है।
इस प्रकार के डेटा के साथ, अर्थ निर्धारित करना काफी कठिन हो सकता है, और एक मानकीय डेटाबेस की तरह पंक्तियों और स्तंभों में संग्रहीत करना काफी चुनौतीपूर्ण हो सकता है, और इसलिए मेटाडेटा उपलब्ध होने पर भी इसकी विश्लेषण को स्वचालित करना हमेशा संभव नहीं होता।
डेटा के विभिन्न वर्गीकरण
सांख्यिकी में इनके वर्गीकरण के प्रकार
1. Qualitative:- ये जानकारी का वह टुकरा है जो कुछ विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है और उन विवरणों को दर्शाता है जिन्हें संख्या सिद्धांत की सहायता से सुलझाया, मापा या आसानी से व्यक्त नहीं किया जा सकता है।
आमतोरपर, ये जानकारीआ ऑडियो, टेक्स्ट और चित्रों से एकत्रित किये जाते है। इन्है विज़ुअलाइज़ेशन टूल, जैसे कॉन्सेप्ट मैप, क्लाउड, इन्फोग्राफिक्स, टाइमलाइन और डेटाबेस के माध्यम से साझा किया जाता है।
2. Quantitative:– इस प्रकार के जानकारी को मापा जा सकता है लेकिन केवल देखा नहीं जा सकता। इनको संख्यात्मक रूप से दर्शाया जा सकता है और सांख्यिकीय विश्लेषण और गणितीय गणना के लिए उपयोग किया जा सकता है।
इन गणितीय व्युत्पत्तियों का उपयोग वास्तविक जीवन के निर्णयों और अनुमानों में किया जा सकता है।
यह एक मात्रात्मक जानकारी है जिसका उपयोग प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है जैसे कि कितना?” “कितने?” और “कितनी बार?” आदि।
इनका मूल्यांकन संख्या सिद्धांत तकनीकों का उपयोग करके आसान किया जा सकता है और साथ ही उन्है सत्यापित भी किया जा सकता है।
आमतौर पर, इस प्रकार के जानकारीओ को प्रश्नावली या सर्वेक्षणों की सहायता से एकत्र किये जाते है। इसके अलावा, इस प्रकार के डेटाए कई अन्य मापदंडों को मापने के लिए भी किया जा सकता है
क्योंकि इसमें गणितीय व्युत्पत्तियां शामिल होती हैं। आम तौर पर, इन्है चार प्रमुख श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- Nominal
- Ordinal
- Discrete
- Continuous
इसे और आसानि से समझ ने के लिए नीचे एक ग्रफिक का इस्तेमाल किया गया है
डेटा संग्रहण के स्रोत क्या हैं?
आमतोरपर, इन्है संग्रह करने के मुख्यत: दो स्रोत या विधियाँ होती हैं: A). Primary source. B). Secondary source.
1. Primary source/method
ये आमतोरपर शोधकर्ताओं द्वारा सीधे मुख्य स्रोतों से एकत्रित किया जाता है। इस प्रकार के जानकारीओ को उन स्रोत से एकत्रित किए जाते हैं जहां से वह मूल रूप से उत्पन्न होता है और इन्हें अनुसंधान और विश्लेषण के मामलो में सबसे अच्छा और सर्वोत्तम माना जाता है।
इस प्रकार के डेटाए साक्षात्कार, सर्वेक्षण, प्रयोग आदि जैसे स्रोतों से एकत्रित किए जाते हैं। इस तरह से संग्रहित विधियों द्वारा एकत्र किए गए ये डेटाए संभवतः अधिक विशिष्ट और अत्यधिक सटीक होते हैं।
यहां प्राथमिक डेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
- बाजार अनुसंधान
- छात्र पर थीसिस
- प्राकृतिक आपदा से मरे लोगों के आंकड़े
- इसके अलाबा प्रत्येक दस वर्ष के बाद सरकार द्वारा आयोजित जनसंख्या जनगणना भी प्राथमिक डेटाके अन्तरगत आते है।
प्राथमिक स्रोतों के कुछ उदाहरण:
- डायरियों
- पत्र
- संस्मरण
- आत्मकथाएं
- साक्षात्कार
- भाषण
- व्यक्तिगत आख्यान
- वैज्ञानिक रिपोर्ट
- विद्वत पत्रिका लेख
- सांख्यिकी एवं सर्वेक्षण
- तस्वीरें, संगीत, कला और साहित्य
- पुरातात्विक कलाकृतियाँ
- कानूनी मामले, सुनवाई
- सरकारी दस्तावेज़ और रिपोर्ट
- संगठन की बैठकें
- पांडुलिपियों
- समाचार पत्र और पत्रिका लेख
2. Secondary source/method
वे वह कार्य हैं जो ऐतिहासिक या वैज्ञानिक घटनाओं का विश्लेषण, व्याख्या या केवल वर्णन करते हैं और वे प्रत्यक्ष वृत्तांतों के आधार पर लिखे जाते हैं।
सेकेन्डरी स्रोत प्राइमरी स्रोतो या जानकारी का पुनर्मूल्यांकन होते है और उन्हें अन्य स्रोतों से मिली जानकारी के आधार पर निष्कर्ष के तोर पर निकाले जाते है।
सेकेन्डरी स्रोत के लिए प्राथमिक स्रोतों से मिले जानकारी और अनुभवों का उपयोग करके तैयार किया जाता हैं।
प्राथमिक स्रोत हमेशा सभी के लिए उपलब्ध नहीं होते हैं, लेकिन सेकेन्डरी स्रोत अक्सर महत्वपूर्ण जानकारी का एक सरल और समेकित संस्करण होते हैं।
सेकेन्डरी डेटा के कुछ उदाहरण:
जैसा कि मेने पहले भी इस लेखके मध्य मे जिकर किया था कि सेकेन्डरी डेटा का अर्थ पहले किसी अन्य संगठन या ब्याक्ति द्वारा एकत्रित किया गया जानकारी होता है।
सर्वेक्षण, अवलोकन, प्रयोग, प्रश्नावली, व्यक्तिगत साक्षात्कार, सरकारी प्रकाशन, वेबसाइट, किताबें, जर्नल लेख, आदि को सेकेन्डरी डेटाके उदाहरण के तौरपर माना जाता है।
सेकेन्डरी स्रोतों के कुछ उदाहरण:
- पुस्तकें
- विद्वानों के जर्नल लेख
- पत्रिका लेख
- विश्वकोश प्रविष्टियाँ
- समीक्षा
- किसी विशिष्ट विषय पर जानकारीपूर्ण पुस्तकें
- शैक्षिक पाठ्यपुस्तकें
- थीसिस पेपर और शोध प्रबंध
- कलाकृति की समीक्षाएँ और आलोचनाएँ
- जीवनियाँ (इसे आत्मकथाएँ न समझें)
Data का मूल्यांकन कैसे होता है?
इसका विश्लेषण और मूल्यांकन इसकी व्याख्या का दृष्टिकोण और एकत्रित की गई जानकारी के प्रकार और इसका उपयोग और प्रस्तुतीकरण कैसे किया जाएगा इस पर निर्भर करेगा।
एक बार जब आप जानकारी का एक सेट चुनते हैं जिसके बारे में आपको लगता है कि यह आपके काम का है, तो इसका सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने का ध्यान रखें।
इसका मूल्यांकन करना और इसे सुनिश्चित करना काफी महत्वपूर्ण है क्यों कि गुणवत्तापूर्ण डेटा का उपयोग आगे भी लोगो द्बारा किया जा सकता हैं।
डेटा जिसे सेट, वाक्यांशों या पैटर्न में व्यवस्थित और व्याख्या किया गया है, वह आगे चलके एक महत्वपूर्ण जानकारी बनने बाला है।
इसलिए अगर ऐसी जानकारी में अंतर्निहित डेटा गलत होता है, तो आगे चलके निर्णय और परिणाम भी गलत या भ्रामक कि स्तिति हो सकती हैं।
इसलिए इनका विश्लेषण करते समय इस बात पर बिशेष ध्यान देने कि जरुरत है कि क्या आपकी जानकारी कौन, क्या, कब और कैसे जैसी वुनियादी और आवश्यक सबालो को कवर करता है?
किसी भी डेटा का विश्लेषण करते समय निचे दिए गए इन बातो पर ध्यान देना आवश्यक है:
- किसने आंकड़े एकत्रित किये?
“कौन” कारक जानकारी की विश्वसनीयता को काफी हद तक प्रभावित कर सकता है और इसलिए इसका उपयोग किसी भरोसेमन्द विकल्प के साथ किया जाना जरुरी है। पेशेवर संगठनों या सरकारी एजेंसियों द्बारा प्राप्त जानकारी अधिक विश्वसनीय होती है।
डेटा का उपयोग करते समय इस बात पर भी विचार किया जाना चाहिए कि निर्माता को उस विषय वस्तु पर किस हद तक आधिकारिक मान्नता प्राप्त है।
- प्रस्तुतकारी का उद्देश्य क्या है?
इसके उपयोग करने से पहले निष्पक्षता और इनके इरादे का आकलन करना महत्वपूर्ण है, खासकर जब वाणिज्यिक व्यवसायों या राजनीतिक दलों के जानकारी की जांच की बात हो।
जिन जानकारीओ को आप आधार बना रहै क्या पक्षपातपूर्ण या का प्रोत्साहनपूर्ण तो नही है इस बारे में गंभीरता से सोचने चाहिए।
- इन्है कब एकत्रित किया गया?
आपके लिए उपलब्ध जानकारी मे से सबसे सटीक और प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, किसी विशेष उत्पाद की लॉन्चिंग बारे में जानकारी मांगते समय उत्पाद की विशेषता मे कितनी सच्चाई है इस बात पर शोध करना जरुरी है।
- कैसे एकत्रित किया गया?
इन्है एकत्र करने के लिए किन तरीकों का इस्तेमाल किया गया? कौन सी पद्धति का प्रयोग किया गया? क्या इनमे कोई विसंगतियाँ तो नही हैं, इस पर शोध या विचार करलेने की जरुरत है।
डेटा और सूचना के बीच क्या अंतर है?
डेटा एक व्यक्तिगत रिपोर्ट है जिसे आप कच्चे माल के रूप में कल्पना कर सकते हैं जिसका कोई विशेष अर्थ नहीं होता है।
जबकि सूचना डेटा का एक समूह है जो सामूहिक रूप से एक तार्किक अर्थ प्रस्तुत करता है। ये सूचना का एक स्रोत हो सकता है जबकि सूचना एक वास्तविक दस्तावेज़ है।
Analog डेटा क्या है?
एनालॉग वह जानकारी है जिसे भौतिक तरीके से संग्रहीत किया जाता है। इन्है भौतिक मीडिया ष्टोरेज के तौरपर जाता है।
आमतौरपर वह विनाइल रिकॉर्ड पर सतह के खांचे , वीसीआर कैसेट का चुंबकीय टेप, या अन्य गैर-डिजिटल ष्टोरेज मीडिया द्बारा संग्रहीत किया जाता है।
Digital डेटा क्या है?
ये एक ऐसी इलेक्ट्रॉनिक आधारित जानकारी या भाषा है जिसे मशीनें पढ़ और समझ सकती हैं। तकनीकी शब्दों में कहा जाए तो, डिजिटल सूचना का एक द्विआधारी रूप है जिसे एक महत्वपूर्ण 1,0 गणितीय तार्किक सूत्र के माध्यम से मशीन-पठनीय डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है।
Database क्या है?
ये संरचित जानकारी का एक सुव्यवस्थित संग्रह है जो आमतौर पर कंप्यूटर सिस्टम में इलेक्ट्रॉनिक प्रारूपों में संग्रहीत किया जाता है।
वे अक्सर ग्राहकों या उपयोगकर्ताओं के बारे में जानकारी संग्रहीत करता हैं जिनका उपयोग उपयोगकर्ताओं को सामग्री की अनुशंसा करने और उनके अनुभवो को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।
उदाहरण के तौरपर, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्मो पर उपयोगकर्ता की जानकारी, जैसे उपयोगकर्ता के नाम, ईमेल पते और उनके व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए इसका उपयोग किया जाता हैं।
Statistic क्या है?
सांख्यिकी डेटा का अध्ययन और हेरफेर है, जिसमें जानकारी इकट्ठा करने, समीक्षा करने, विश्लेषण करने और निष्कर्ष निकालने के तरीके शामिल हैं। इसमे दो प्रमुख क्षेत्र शामिल है एक है वर्णनात्मक और दुसरा अनुमानात्मक सांख्यिकी।
डाटा प्रोसेसिंग क्या है?
प्रोसेसिंग कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग करके डेटा में हेरफेर करने की प्रक्रिया है। यह साधारण डेटा को मशीन पठनीय रूपों में परिवर्तित करता है, सीपीयू और मेमोरी के माध्यम से इसे आउटपुट डिवाइस में प्रवाहित करता है, और उन्हें आउटपुट परिणाम में बदलने के लिए स्वरूपित करता है।
सामान्य शब्दों में कहा जाए तो, डेटा संचालन के लिए कंप्यूटर के किसी भी उपयोग को डेटा प्रोसेसिंग के अंतर्गत माना जा सकता है।
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Biswajit
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