مقدمه مفهومی درباره واژه داده چکیده (Compact) به روش هایی اشاره دارد که با حذف افزونگی ها و استفاده از الگوریتم های فشرده سازی، حجم داده را کاهش می دهند. این مفهوم در ذخیره سازی، انتقال و پردازش داده های حجیم حیاتی است. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات داده های چکیده در پایگاه داده های ستونی، فرمت های فشرده مانند ZIP، پروتکل های شبکه، ذخیره سازی تصاویر (JPEG) و سیستم های ذخیره سازی ابری کاربرد دارند. در کلان داده، چکیده سازی داده ها یک ضرورت است. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT فرمت Parquet برای داده های تحلیلی فشرده سازی GZIP در انتقال وب پایگاه داده های سری زمانی مانند InfluxDB تصاویر WebP برای وب ذخیره سازی ستونی در Cassandra نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های بزرگ مقیاس، چکیده سازی داده ها بر هزینه های ذخیره سازی و پهنای باند تأثیر مستقیم دارد. در سیستم های embedded با منابع محدود، این تکنیک ها حیاتی هستند. در پردازش جریان های داده، فرمت های چکیده عملکرد را بهبود می بخشند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف اولین الگوریتم های فشرده سازی مانند Huffman Coding به دهه 1950 بازمی گردد. در دهه 1980 با ظهور ZIP، چکیده سازی عمومی شد. امروزه با رشد داده ها، تکنیک های پیشرفته تری مانند فشرده سازی بر اساس دیکشنری رواج یافته اند. تفکیک آن از واژگان مشابه چکیده سازی با رمزنگاری که هدفش امنیت است متفاوت است. همچنین با نمونه گیری (Sampling) که بخشی از داده را حذف می کند فرق دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف Python: کتابخانه های zlib و gzip Java: Deflater و Inflater C++: کتابخانه های Boost.Iostreams JavaScript: Compression Streams API Go: پکیج compress چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن چالش اصلی، تعادل بین میزان فشرده سازی و بار پردازشی مورد نیاز است. همچنین برخی کاربران فشرده سازی بدون اتلاف (Lossless) و با اتلاف (Lossy) را اشتباه می گیرند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی استفاده مناسب از تکنیک های چکیده سازی داده ها می تواند به میزان قابل توجهی در منابع صرفه جویی کند، اما نیاز به درک عمیق الگوریتم ها و نیازمندی های سیستم دارد.
