مقدمه مفهومی درباره واژه Raw data یا داده های خام به اطلاعاتی گفته می شود که مستقیماً از منبع تولید داده (مانند سنسورها، نظرسنجی ها، لاگ های سیستم یا آزمایش های علمی) جمع آوری شده اند و هنوز هیچگونه پردازش، پالایش یا تحلیلی روی آنها انجام نشده است. این داده ها معمولاً حاوی نویز، خطاها، مقادیر تکراری و ناسازگاری های ساختاری هستند و نیاز به مراحل پیش پردازش دارند تا برای تحلیل های بعدی آماده شوند. داده های خام می توانند به صورت اعداد، متن، تصاویر، فایل های صوتی یا هر فرمت دیگری باشند. در علم داده، کار با داده های خام اولین مرحله در فرآیند تحلیل داده محسوب می شود و کیفیت نتایج نهایی به شدت به کیفیت داده های خام وابسته است. داده های خام معمولاً در پایگاه های داده، فایل های متنی یا سیستم های ذخیره سازی بزرگ نگهداری می شوند. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در علم داده، داده های خام ورودی اصلی برای تحلیل ها هستند. در یادگیری ماشین، داده های خام برای آموزش مدل ها استفاده می شوند. در سیستم های IoT، داده های خام از سنسورها جمع آوری می شوند. در تحلیل شبکه، داده های خام ترافیک شبکه را نشان می دهند. در وب سکراپینگ، داده های خام از صفحات وب استخراج می شوند. در سیستم های بلادرنگ، داده های خام مستقیماً پردازش می شوند. در پایگاه داده، داده های خام در جداول ذخیره می شوند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در بیمارستان ها، داده های خام دستگاه های پزشکی ذخیره می شوند. در شبکه های اجتماعی، پست های کاربران داده خام هستند. در سیستم های هواشناسی، قرائت های سنسورها داده خام محسوب می شوند. در بانک ها، تراکنش های مالی داده های خام هستند. در خودروهای خودران، داده های خام دوربین ها و رادارها استفاده می شوند. در آزمایشگاه های علمی، نتایج آزمایش ها داده خام هستند. در سیستم های امنیتی، لاگ های رویدادها داده خام محسوب می شوند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری داده کاوی، داده های خام در لایه اول ذخیره می شوند. در سیستم های توزیع شده، داده های خام بین گره ها توزیع می شوند. در معماری های کلان داده، ذخیره سازی داده های خام چالش برانگیز است. در سیستم های بلادرنگ، پردازش داده های خام اهمیت دارد. در معماری های امنیتی، محافظت از داده های خام مهم است. در سیستم های تحلیلی، پیش پردازش داده های خام انجام می شود. در معماری های پیچیده، مدیریت حجم داده های خام نیاز به برنامه ریزی دارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم داده های خام به اولین سیستم های اطلاعاتی برمی گردد. در دهه 1960، داده های خام در سیستم های اولیه ذخیره می شدند. در دهه 1980، پایگاه های داده برای مدیریت داده های خام توسعه یافتند. در دهه 1990، انفجار داده های خام با ظهور وب آغاز شد. در دهه 2000، سیستم های کلان داده برای پردازش داده های خام ایجاد شدند. در دهه 2010، فناوری های جدید برای تحلیل داده های خام ظاهر شدند. امروزه، هوش مصنوعی از داده های خام یاد می گیرد. تفکیک آن از واژگان مشابه Raw data با Processed data متفاوت است -后者 پردازش شده است. Raw data با Clean data فرق می کند -后者 پالایش شده است. Raw data با Structured data متفاوت است -后者 سازمان یافته است. Raw data با Derived data فرق می کند -后者 استنتاج شده است. Raw data با Metadata متفاوت است -后者 درباره داده است. Raw data با Aggregated data فرق می کند -后者 تجمیع شده است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python، داده های خام در DataFrameهای pandas بارگذاری می شوند. در R، از توابع read.csv برای خواندن داده خام استفاده می شود. در SQL، داده های خام در جداول ذخیره می شوند. در Java، از کلاس های InputStream برای خواندن داده خام استفاده می شود. در C++، فایل های داده خام با ifstream خوانده می شوند. در JavaScript، fetch API داده های خام را دریافت می کند. در Go، بسته os برای کار با داده خام استفاده می شود. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک سوءبرداشت رایج این است که داده های خام همیشه مفید هستند. چالش دیگر، حجم بالای داده های خام است. برخی تصور می کنند داده خام و اطلاعات یکسان هستند. در سیستم های پیچیده، ذخیره سازی داده های خام هزینه بر است. در مستندسازی، عدم توصیف ساختار داده خام مشکل ساز است. در تحلیل داده، کیفیت پایین داده خام نتایج را تحریف می کند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی داده های خام پایه ای برای تحلیل های پیشرفته هستند. در آموزش، باید مراحل پردازش داده خام توضیح داده شود. در مستندات فنی، منبع و ساختار داده خام باید مشخص شود. در طراحی سیستم ها، مدیریت کارآمد داده خام مهم است. با رشد فناوری های داده، اهمیت داده های خام در حال افزایش است.
