n 1597, ශ්‍රීමත් ෆ්‍රැන්සිස් බේකන් මෙම සුප්‍රසිද්ධ, බහුලව භාවිතා වන වාක්‍ය ඛණ්ඩයේ පළමු පෙනුම ප්‍රකාශයට පත් කළේය: “දැනුම බලයයි.” නිසැකවම, ඔහු තාක්ෂණික කර්මාන්තයේ අප දන්නා පරිදි තොරතුරු පද්ධති ගැන කතා කළේ නැත, නමුත් දැනුම බවට පත්වන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සමඟ එන වටිනා විභවය සහ ධාරිතාව පිළිගන්නා බැවින් මෙම වාක්‍ය ඛණ්ඩය තවමත් විශාල වැදගත්කමක් දරයි.
නමුත් තොරතුරු පැමිණෙන්නේ කොහෙන්ද? තාක්‍ෂණ පරිසර පද්ධතිය දත්ත මත පදනම් වන අතර දත්තවල වටිනාකම සොයා ගැනීම සාර්ථක ව්‍යාපාර සඳහා තීරණාත්මක වෙමින් පවතී, එය මෙම ලිපිය සඳහා මාතෘකාව වේ: දත්ත සහ තොරතුරු. අපි දත්ත එදිරිව තොරතුරු ආවරණය කරන්නේ ඒවායේ අන්‍යෝන්‍ය රඳා පැවැත්ම, ඒවායේ වෙනස්කම් සහ එකක් අනෙකකින් තොරව පැවතිය නොහැකි ආකාරය වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීමට ය. එක් එක් සංකල්පය අර්ථ දැක්වීමෙන් පටන් ගනිමු.
දත්ත යනු කුමක්ද?
කර්මාන්තය කුමක් වුවත්, දත්ත අනාගතය මෙහෙයවන අතර විවිධ කර්මාන්ත හරහා දැවැන්ත තාක්‍ෂණ සංඛ්‍යාවක් දියුණු වීමට එය මත දැඩි ලෙස රඳා පවතී.
TechDifferences වෙතින් දත්ත නිර්වචනය මත පදනම්ව, දත්ත යනු "විශ්ලේෂණයෙන් පසුව තොරතුරු ලබා ගැනීමට භාවිතා කරන අමු, විශ්ලේෂණය නොකළ, අසංවිධානාත්මක, සම්බන්ධ නොවූ, බාධාවකින් දුරකථන අංක ලැයිස්තුව මිලදී ගන්න තොර ද්‍රව්‍ය වේ." අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම, දත්ත යනු සරල කරුණු, නිරීක්ෂණ, සංඛ්‍යාලේඛන, චරිත, සංකේත, රූප, සංඛ්‍යා සහ තවත් බොහෝ දේ එකතු කර විශ්ලේෂණය සඳහා භාවිතා කළ හැකිය. හුදකලා වූ දත්ත ඉතා තොරතුරු සහිත නොවන අතර එම අර්ථයෙන් එය සාපේක්ෂ වශයෙන් අර්ථ විරහිත ය, නමුත් එය වැදගත්කමක් ලබා ගැනීම සඳහා අර්ථකථනය කිරීමෙන් පසුව එය අරමුණ සහ දිශාව ලබා ගනී.
ගුණාත්මක හෝ ප්‍රමාණාත්මක වේවා, දත්ත යනු ප්‍රතිඵල ගොඩනැගීමට උපකාර වන විචල්‍ය සමූහයකි. දත්තවල තවත් ප්‍රධාන ලක්ෂණයක් නම්, දත්ත නිසා පමණක් පවතින සහ සම්පූර්ණයෙන්ම රඳා පවතින තොරතුරු මෙන් නොව, එය නිදහසේ පවතින අතර පවතින වෙනත් සංකල්පයක් මත රඳා නොපවතී.
දත්ත සහ තොරතුරු මනිනු ලබන්නේ බිටු සහ බයිට් වලින්. එය ව්‍යුහගත/ව්‍යුහගත නොවන වගු, ප්‍රස්ථාර, ගස්, ආදියෙන් නිරූපණය කළ හැකි අතර, එය විශේෂිත පරිශීලකයෙකුගේ අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා විශ්ලේෂණය කරන තෙක් එහි වැදගත්කමක් නැත.
දැන් අපි තොරතුරු වෙත යමු.
තොරතුරු යනු කුමක්ද?
දත්ත යනු පරමාණුව නම්, තොරතුරු යනු පදාර්ථයයි. තොරතුරු යනු දැනටමත් සකස් කර ඇති, විශ්ලේෂණය කර, අර්ථවත් ආකාරයෙන් ව්‍යුහගත කර ඇති දත්ත සමූහයකි. දත්ත සැකසීමට සහ අදාළත්වය ලබා ගත් පසු, එය සම්පූර්ණයෙන්ම විශ්වාසදායක, නිශ්චිත සහ ප්‍රයෝජනවත් තොරතුරු බවට පත්වේ.