- data
داده، داده ها
معنی data - جستجوی لغت در جدول جو
- data
داده، داده ها
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
مقدمه مفهومی درباره واژه
داده (Data) در علوم کامپیوتر به نمادها، ارقام، حقایق یا توصیف های خام اطلاق می شود که می توانند توسط کامپیوترها پردازش شوند. این مفهوم پایه ای در تمام سیستم های اطلاعاتی است و تفاوت آن با اطلاعات (Information) در سطح پردازش و زمینه است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پایگاه داده ها، در یادگیری ماشین، در سیستم های ذخیره سازی، در تحلیل کسب وکار، و در هر جایی که نیاز به جمع آوری، پردازش یا ذخیره سازی اطلاعات باشد استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
لاگ های سیستم، اطلاعات حسگرهای IoT، تراکنش های بانکی، پروفایل های کاربران در شبکه های اجتماعی، و داده های آب و هوایی همگی نمونه هایی از داده هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، مدیریت داده یکی از ارکان اصلی است. در سیستم های توزیع شده، توزیع و همگام سازی داده ها چالش برانگیز است. در معماری های مدرن مانند داده محور (Data-driven)، داده در مرکز طراحی قرار دارد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم داده از اولین روزهای محاسبات در دهه 1940 وجود داشت. در دهه 1970 با ظهور پایگاه داده های رابطه ای، مدیریت داده رسمیت یافت. امروزه با کلان داده ها و هوش مصنوعی، اهمیت داده به اوج رسیده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
داده با اطلاعات (Information) تفاوت دارد: داده خام است در حالی که اطلاعات داده پردازش شده در زمینه خاص است. همچنین با دانش (Knowledge) که درک حاصل از اطلاعات است متفاوت است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با ساختارهایی مانند list و dict، در SQL با جداول، در Java با کلاس های مدل، در JavaScript با objectها، در سیستم های فایل با فرمت های مختلف ذخیره می شود.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
حجم زیاد داده های بدون ساختار، کیفیت پایین داده ها، و تصور اینکه همه داده ها ارزش یکسان دارند از چالش های رایج هستند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت مؤثر داده ها می تواند به تصمیم گیری های بهتر منجر شود. درک چرخه حیات داده از جمع آوری تا تحلیل برای طراحی سیستم های اطلاعاتی ضروری است.
داده (Data) در علوم کامپیوتر به نمادها، ارقام، حقایق یا توصیف های خام اطلاق می شود که می توانند توسط کامپیوترها پردازش شوند. این مفهوم پایه ای در تمام سیستم های اطلاعاتی است و تفاوت آن با اطلاعات (Information) در سطح پردازش و زمینه است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پایگاه داده ها، در یادگیری ماشین، در سیستم های ذخیره سازی، در تحلیل کسب وکار، و در هر جایی که نیاز به جمع آوری، پردازش یا ذخیره سازی اطلاعات باشد استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
لاگ های سیستم، اطلاعات حسگرهای IoT، تراکنش های بانکی، پروفایل های کاربران در شبکه های اجتماعی، و داده های آب و هوایی همگی نمونه هایی از داده هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، مدیریت داده یکی از ارکان اصلی است. در سیستم های توزیع شده، توزیع و همگام سازی داده ها چالش برانگیز است. در معماری های مدرن مانند داده محور (Data-driven)، داده در مرکز طراحی قرار دارد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم داده از اولین روزهای محاسبات در دهه 1940 وجود داشت. در دهه 1970 با ظهور پایگاه داده های رابطه ای، مدیریت داده رسمیت یافت. امروزه با کلان داده ها و هوش مصنوعی، اهمیت داده به اوج رسیده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
داده با اطلاعات (Information) تفاوت دارد: داده خام است در حالی که اطلاعات داده پردازش شده در زمینه خاص است. همچنین با دانش (Knowledge) که درک حاصل از اطلاعات است متفاوت است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با ساختارهایی مانند list و dict، در SQL با جداول، در Java با کلاس های مدل، در JavaScript با objectها، در سیستم های فایل با فرمت های مختلف ذخیره می شود.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
حجم زیاد داده های بدون ساختار، کیفیت پایین داده ها، و تصور اینکه همه داده ها ارزش یکسان دارند از چالش های رایج هستند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت مؤثر داده ها می تواند به تصمیم گیری های بهتر منجر شود. درک چرخه حیات داده از جمع آوری تا تحلیل برای طراحی سیستم های اطلاعاتی ضروری است.
بی تاریخ، تاریخ ندارد
به طور هموار، صاف
تاریخ گذاشتن، تاریخ گذشته
بی تاریخ، بدون تاریخ
جامدسازی، فشرده سازی
دیر رسیدن بهتر از هرگز نرسیدن، دیر رسیدن بهتر از اصلاً نیامدن
آیندگان، نسل های آینده
امضا شده، امضا کرد
امضا کردن، علامت بزنید، مهر زدن
تاریخ گذاشتن، تاریخ عطف به ماسبق
تاریخ گذاشتن، تاریخ
آمدن، بیا
آن، که
دارویی، دارو
پیچیده، مجتمع
برش خورده، برش دادن، برنده، ارّه کردن
خطا، اشتباه، عیب، سهو، لغزش
دعوای حقوقی، مورد
سال ها، سالانه
داده، داده ها
یکنواخت، تخت
قسط، دفتر قاضی
داده، داده ها
کلمه، بگو
تاریخ گذاشتن، تاریخ
صاف، تخت، تختی
مقدمه مفهومی
ابرداده که به آن ’’داده درباره داده’’ نیز گفته می شود، نقش حیاتی در مدیریت اطلاعات دیجیتال دارد. این مفهوم از دهه 1960 در علم کتابداری ظهور کرد و امروزه در تمام حوزه های فناوری اطلاعات کاربرد دارد.
انواع ابر داده
1) توصیفی (اطلاعات درباره محتوا) 2) ساختاری (روابط بین اجزا) 3) مدیریتی (حقوق دسترسی، تاریخ ایجاد) 4) فنی (فرمت، اندازه) 5) آماری (ویژگی های کیفی داده).
استانداردهای ابرداده
Dublin Core برای منابع وب، EXIF برای تصاویر، ID3 برای فایل های صوتی، ISO 19115 برای داده های مکانی و Schema.org برای نشانه گذاری معنایی از معروف ترین استانداردها هستند.
کاربردها
جستجوی هوشمند، مدیریت دارایی های دیجیتال، انطباق با مقررات، تحلیل داده ها، امنیت اطلاعات و بازیابی فایل ها از کاربردهای اصلی ابرداده هستند. در وب معنایی، ابرداده پایه و اساس درک ماشینی از محتوا است.
چالش ها
حجم زیاد ابرداده، ناسازگاری بین استانداردها، مسائل حریم خصوصی (به ویژه در EXIF تصاویر) و هزینه نگهداری از مشکلات رایج هستند.
ابزارهای مدیریت
سیستم های مدیریت ابرداده مانند Apache Atlas، CKAN و Data Catalog ابزارهای تخصصی برای ثبت، جستجو و تحلیل ابرداده ارائه می دهند. بسیاری از DBMSها نیز قابلیت های مدیریت ابرداده دارند.
روندهای نوین
استفاده از هوش مصنوعی برای تولید خودکار ابرداده، ابرداده های بلادرنگ برای داده های جریانی و بلاکچین برای ابرداده های غیرقابل تغییر از زمینه های تحقیقاتی پیشرو هستند.
نتیجه گیری
ابرداده زیرساخت ضروری برای مدیریت مؤثر داده ها در عصر انفجار اطلاعات است و سرمایه گذاری در سیستم های مدیریت ابرداده می تواند بازدهی بالایی داشته باشد.
ابرداده که به آن ’’داده درباره داده’’ نیز گفته می شود، نقش حیاتی در مدیریت اطلاعات دیجیتال دارد. این مفهوم از دهه 1960 در علم کتابداری ظهور کرد و امروزه در تمام حوزه های فناوری اطلاعات کاربرد دارد.
انواع ابر داده
1) توصیفی (اطلاعات درباره محتوا) 2) ساختاری (روابط بین اجزا) 3) مدیریتی (حقوق دسترسی، تاریخ ایجاد) 4) فنی (فرمت، اندازه) 5) آماری (ویژگی های کیفی داده).
استانداردهای ابرداده
Dublin Core برای منابع وب، EXIF برای تصاویر، ID3 برای فایل های صوتی، ISO 19115 برای داده های مکانی و Schema.org برای نشانه گذاری معنایی از معروف ترین استانداردها هستند.
کاربردها
جستجوی هوشمند، مدیریت دارایی های دیجیتال، انطباق با مقررات، تحلیل داده ها، امنیت اطلاعات و بازیابی فایل ها از کاربردهای اصلی ابرداده هستند. در وب معنایی، ابرداده پایه و اساس درک ماشینی از محتوا است.
چالش ها
حجم زیاد ابرداده، ناسازگاری بین استانداردها، مسائل حریم خصوصی (به ویژه در EXIF تصاویر) و هزینه نگهداری از مشکلات رایج هستند.
ابزارهای مدیریت
سیستم های مدیریت ابرداده مانند Apache Atlas، CKAN و Data Catalog ابزارهای تخصصی برای ثبت، جستجو و تحلیل ابرداده ارائه می دهند. بسیاری از DBMSها نیز قابلیت های مدیریت ابرداده دارند.
روندهای نوین
استفاده از هوش مصنوعی برای تولید خودکار ابرداده، ابرداده های بلادرنگ برای داده های جریانی و بلاکچین برای ابرداده های غیرقابل تغییر از زمینه های تحقیقاتی پیشرو هستند.
نتیجه گیری
ابرداده زیرساخت ضروری برای مدیریت مؤثر داده ها در عصر انفجار اطلاعات است و سرمایه گذاری در سیستم های مدیریت ابرداده می تواند بازدهی بالایی داشته باشد.