डेटा और सूचना के बीच अंतर समझना समर्थन बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण अंश है, चाहे आप व्यवसाय चला रहे हों, एक टीम का प्रबंधन कर रहे हों, या बस आपके चारों ओर के डिजिटल दुनिया के मत समझने की कोशिश करने में हों।

इस लेख में क्या शामिल है:

डेटा और सूचना के बीच मुख्य अंतर
प्रत्येक के सादृश परिभाषाएँ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण
डेटा सूचना कैसे बनता है - और आखिरकार ज्ञान
व्यवसाय में डेटा और सूचना के उपयोग के मामले
क्यों डेटा क्वालिटी मायने रखता है
डेटा गवर्नेंस बनाम सूचना गवर्नेंस
डेटा विज्ञान बनाम सूचना प्रौद्योगिकी

सूचना और डेटा के बीच अंतर क्या है?

सूचना और डेटा के बीच अंतर यह है कि डेटा में कठोर, अप्रसंस्कृत तथ्य होते हैं, जबकि सूचना डेटा है जो संगठित किया गया है और संदर्भीभूत किया गया है ताकि इसे अर्थपूर्ण बनाया जा सके।

डेटा व्यक्ति जिग्सा टुकड़ों के समान होता है - अकेले में, वे आपको अधिक नहीं बताते हैं। लेकिन एक सोचने की तरिके में उन्हें जमाने पर जोड़ते होने पर, आपको एक पूरा चित्र प्राप्त होता है - वह सूचना है। उदाहरण के लिए, एक स्प्रेडशीट जिनमें अंक होते हैं, वह डेटा होता है; वही नंबरस का सारांश देने वाली रिपोर्ट जो किसी प्रकार का वार्ता प्रस्ताव करती है, सूचना होती है।

इस भेद को समझना मायनेवाला है क्योंकि यह हमारे समस्या-समाधान और निर्णय लेने के तरीके को कैसे आकर्षित करता है। मूल रूप से, डेटा सूचना को भोजन करता है, और सूचना ने अंदर्मोजति दी है।

हम नीचे इनफार्मेटिओं और डेटा में गहराई में प्रवेश करेंगे।

डेटा क्या है?

डेटा कच्चे, बिना प्रोसेस किए गए तथ्य और आंकड़े होते हैं जो अवलोकनों, प्रयोगों, या माप के माध्यम से इकट्ठा किए जाते हैं। ये तथ्य संदर्भ और व्याख्या से रहित होते हैं, जिससे ये अर्थपूर्ण जानकारी उत्पन्न करने के लिए आवश्यक निर्माण खंड बन जाते हैं। डेटा के कई प्रकार होते हैं, और इन्हें गुणात्मक या मात्रात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

तात्विक डेटा सर्वेक्षण करने वाले, जैसे अनुसंधान प्रतियोगिता या व्यावसायिक विश्लेषण, पूरी बोर्ड पर आवश्यक हैं - चाहे हम वैज्ञानिक शोध की बात कर रहे हों या व्यवसाय विश्लेषण ,डेटा प्रक्रियाओं के लिए मौखिक बिंदु के रूप में परमाणी बोध से संबंधित सावधानी के लिए अधिकारक्षम प्रारंभ में सर्वाधिक्ष्क समय देना। वहीं मात्रात्मक प्रकार, संख्यात्मक है और इसे मापा और गुणात्मक किया जा सकता है, जो अधिक सटीकता और वस्तुनिष्ठता प्रदान करता है। ये मौलिक तत्व सभी गणों में आवश्यक हैं - चाहे हम वैज्ञानिक अनुसंधान की बात कर रहे हों या व्यावसायिक विश्लेषण, डेटा प्रक्रियाओं के लिए आरंभ बिंदु के रूप में काम करता है जो सूचित, संदर्भ-समृद्ध परिणाम प्रदान करती हैं।

डेटा के उदाहरण

कठोर नंबरस: इसमें व्यापार की राजस्व की विस्तारिका, जनसँख्या की गणना सामाजिक सर्वेक्षण से, या खेल के सांख्यिकिय भिन्नताएँ मैट्रिक्ष मूल्य.
टेक्स्ट: यह वह लेखनिय सामग्री है जिसे किताबों, लेखों, ईमेल्स की प्रस्ताव या सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म्स पर पोस्ट किया जा सकता है।
इमेजेस: उदाहरण में डिजिटल कैमरे द्वारा लिए गए चित्र, कंप्यूटर पर कैप्चर किए गए स्क्रीनशॉट्स, या स्कैन किए गए ऐतिहासिक दस्तावेज़।
ऑडियो और वीडियो रिकॉर्डिंग: इस श्रेणी में सभी चीजें आती हैं, प्रेरित भाषणों और सार्वजनिक घटनाओं से लेकर सर्वेलेंस फुटेज और होम वीडियो जो व्यक्तिगत पलों को कैद करते हैं।

जानकारी क्या है?

सोचिए सूचना को डेटा के रूप में जिसे एक मेकअप दिया गया है। यह प्रसंस्कृत, संगठित और ढांचे जो कुछ अभिप्राय होने के लिए है। जब हम कच्चे डेटा में संदर्भ जोड़ते हैं, तो हम इसे जानकारी में परिवर्तित करते हैं, जो निर्णय लेने, जटिल परिस्थितियों को समझने, या नए ज्ञान का निर्माण करने के लिए अधिक उपयोगी हो जाती है।

यह सिर्फ नंबर्स को सुंदर लगाने के बारे में नहीं है - यह उन नंबरों को उन विचारों में बदलने के बारे में है जो हमें कुछ रोमांचक कह सकते हैं। चाहे ये व्यावसायिक, विज्ञान या रोजमर्रा की जिंदगी में हो, ऐसी सूचनाएँ भिन्न डेटा सेट को मिलाकर विशेष प्रश्नों का जवाब देने या विशेष आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आती है। यह हमें 'सिर्फ तथ्य' से 'तो यह क्या मतलब है?' तक ले जाने में मदद करता है।

जानकारी के उदाहरण

रिपोर्ट: उदाहरण के लिए एक व्यावसायिक वित्तीय रिपोर्ट लीजिए। यह बिक्री, व्यय और लाभ जैसी विभिन्न डेटा को एक संभावित चित्र बनाने के लिए लाता है कि कंपनी के वित्तीय स्वास्थ्य का साफ-सूचा चित्र।
सारांश: बड़े दस्तावेज़ों के लिए ये क्लिफ़्सनोट्स हैं। उदाहरण के लिए एक कार्यकारी सारांश, एक व्यापक रिपोर्ट को कुंजी बिंदुओं में संक्षिप्त करता है, जिससे डेटा के एक ढेर को एक नज़र में समझना आसान हो जाता है।
विज़ुअलाइज़ेशन्स: यहाँ है जहां चीज़ें विज़ुअल होती हैं—चार्ट और ग्राफ्स जो डेटा को दिखाने के लिए नीतियों और पैटर्न बनाते हैं। इनकी आंखों में कड़वाहट नहीं है; ये कहानी को सरल और जल्द से समझने में मदद करते हैं।

डेटा और जानकारी के बीच का अंतर

जानकारी बनाम डेटा: वास्तव में क्या अंतर है? मूल रूप में, डेटा और जानकारी अपने मूल रूप में भिन्न हैं: डेटा कच्चा और अप्रसंस्कृत है, जैसे जब आप रसोई में खाना पकाने के लिए शुरू करते हैं। जानकारी, दूसरी ओर, खाना अंतिम व्यंजन की तरह है—सजीव और सेवा के लिए तैयार, संदर्भ और उद्देश्य से भरपूर। डेटा को जानकारी में बदलने में उन कच्चे तत्वों को व्यवस्थित और परिष्कृत करना शामिल होता है ताकि वे अर्थपूर्ण और अच्छे से उपयोग हो सकें।

डेटा और जानकारी के बीच का संबंध

डेटा को इमारती ईंटें समझें—सरल, सादा, और स्वत: में बहुत ही जानकारी प्रदान करने वाला, जैसे कोंटरटॉप पर अंडे और आटा। लेकिन जब आप इन सामग्रियों को एक नुस्खा का पालन करते हुए सोच-समझकर मिश्रित करते हैं, तो वे एक स्वादिष्ट केक में बदल जाते हैं, या हमारे मामले में, कार्यशील जानकारी। यह परिवर्तन महत्वपूर्ण है क्योंकि यह विचारहीन और विचारहीन किस्मतों और तथ्यों को स्पष्ट, उपयोगी अंतर्दृष्टियों में बदल देता है जो निर्णयों को मार्गदर्शित कर सकती हैं और विचारों को प्रेरित कर सकती हैं।

डेटा और जानकारी के उपयोग के तरीके में भिन्नताएँ

डेटा बनाम जानकारी का उपयोग एक और प्रमुख अंतर है। रू संख्याओं से भरपूर एक शीटपीट जैसा कि । यह सिर्फ तभी है जब आप डेटा का विश्लेषण करते हैं और इसे व्याख्या करते हैं—उन नंबरों को परिप्रेक्ष्यों या ग्राहक व्यवहारों में परिवर्तित करते हैं जिससे यह एक उपकरण बनता है जिसका आप वास्तव में उपयोग कर सकते हैं।

जबकि डेटा महत्वपूर्ण कच्चा सामग्री है, यह सावधान रूप से जानकारी में परिवर्तन उनकी वास्तविक सम्भावना को अनलॉक करता है। इन दोनों के बीच का भेद और जोड़ का समझ हमें हर चीज में अपनी शक्ति का बढ़ावा करने में मदद करता है, व्यावसायिक रणनीति से वैज्ञानिक अनुसंधान तक, हमारी योग्यता को निर्णयन पर निर्णय य निर्णय करने में मदद करने में मदद करता है.

जानकारी और डेटा का उदाहरण क्या है?

डेटा का उदाहरण हो सकता है एक ग्राहक खरीद राशि की सूची, जबकि जानकारी का उदाहरण हो सकता है ऐसी मासिक बिक्री रिपोर्ट जो उन राशियों का विश्लेषण करती है और खरीद रुझानों को दिखाती है।

चलिए मान लीजिए कि आपके पास ये असं सूचियाँ हैं: $45.00, $78.20, $32.50। यह डेटा—ओर तत्काल संदर्भ के बिना नंबर्स़ लेकिन जब आप इन अंकों को समय के साथ संग्रहीत करते हैं और उन्हें विभिन्न ग्राहक सेगमेंट्स या मौसमों में तुलना करते हैं, तो आप नमूने देखने लगते हैं। वह पैटर्न—जैसे "बिक्री पिछले ग्राहकों के बीच की 15% रूप में बढ़ गई"—इनफार्मेशन है।

डेटा आपको निर्माण प्रक्रिया देता है; जानकारी हमें कहानी बताती है।

जानकारी बनाम डेटा बनाम ज्ञान क्या है?

डेटा कच्चे तथ्य है, जानकारी डेटा को मेनिंग जोड़कर प्रसंस्कृत किया गया है, और ज्ञान उस समझ को है जो जानकारी के अनुसार प्राप्त होता है।

यहाँ है कि वे संगठन के अंतरिक्ष का उपयोग कैसे कर सकते हैं। जब आप डेटा को उत्तर देने के लिए और नमूनों की पहचान के लिए इंटरप्रेट करते हैं, तो आपके पास जानकारी होती है। जब जो जानकारी और आंतरिक अनुभव से आगे बढ़ा, और निर्णय या समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाए, तो यह ज्ञान चयनीय हो जाता है।

इसे सीढ़ी के रूप में सोचिए: डेटा नीचे की पंक्ति है, सूचना मध्यम है, और ज्ञान सबसे ऊपर है - जहां वास्तविक अंतर्दृष्टि भीतर है।

व्यवसाय डेटा और जानकारी का उपयोग कैसे करते हैं

व्यवसाय की दुनिया में, डेटा का कच्चे रूप से उसके शक्ति का व्यवसाय उपकरण में परिवर्तित करने की प्रक्रिया होती है। यह सब बड़े पैमाने पर डेटा के संग्रह और भंडारण के साथ शुरू होता है, जिन्हें आप डिजिटल जानकारी के विशाल भंडारण पदों के रूप में सोच सकते हैं। इसके बाद, इस डेटा को डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी तकनीकों का उपयोग करके एक विकसित प्रक्रिया में परिणाम लाता है। इस प्रक्रिया का परिणाम परिष्कृत जानकारी है, जो तैनात करने के लिए तैयार है।

यह प्रोसेस की गई जानकारी केवल संख्याएँ और चार्ट नहीं होती; यह निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। व्यवसाय इसका उपयोग अपने रणनीतियों को शक्ति देने के लिए करते हैं, जैसे कि व्यवसाय बुद्धिमत्ता और भविष्यवाणी विश्लेषण वाले औजारों के माध्यम से। यहाँ का उद्देश्य केवल प्रतिस्पर्धा के साथ बने रहना नहीं है, बल्कि सुगम, तेज़ निर्णय लेने का माध्यम बनाना है जो दक्षता को बढ़ाता है और उनके प्रतिस्पर्धी धार को तेज करता है।

व्यवसाय में डेटा के उदाहरण

ग्राहक खरीद इतिहास: यह कंपनियों को खरीद पैटर्न समझने में मदद करता है ताकि वे अपने विपणन प्रयासों को बेहतर ढंग से अनुकूलित कर सकें।
सूची का स्तर: भंडारण की स्तिथि को निरंतर अपडेट करने के लिए चूकौ किया गया है तथा भविष्य की आवश्यकताओं को पूर्वानुमान लगाने में।
बाेजार रुझान: इसे व्यावसायिक रूप से पूर्वानुमान लगाने के लिए विश्लेषण किया जाता है और व्यावसायिक रणनीतियों को अनुरूप समाधान बनाने स्तरूप।
कर्मचारी प्रदर्शन मैट्रिक्स: एचआर विश्लेषिकी में उपयोग किया जाता है ताकि उत्पादकता को बढ़ावा मिल सके और नौकरी की संतुष्टि में सुधार हो।

डेटा गुणवत्ता का महत्व

डेटा के लिए वास्तव में उपयोगी होने के लिए, इसे सही, संपूर्ण, सुसंगत, और समय पर होना चाहिए। उच्च गुणवत्ता का डेटा विश्वसनीय जानकारी का रीढ़ है, जो इसके बाद, प्रभावी निर्णय लेने और किसी भी व्यवसाय में सुचारू कार्यप्रणाली के लिए आवश्यक है।

गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, मानव संग्रहण की शुरुआत से ही कठिन जांचें और मान्यता की चरणों को प्रस्तुत करना महत्वपूर्ण है। इसका अर्थ हो सकता है कि स्वचालित रूप से त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए उन्नत सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना या सिस्टम सेट करना जो रियल-टाइम में 업데이트 होते हैं।

नियमित मुआयेनें भी महत्वपूर्ण हैं—ये मद्दत करती हैं कि डेटा स्वच्छ और विश्वसनीय रहे, यह सुनिश्चित करती है कि व्यापार सूचनाओं पर विश्वस्त हो सके और निश्चित निर्णय लेने के लिए उनका सहारा ले सके।

डेटा शासन बनाम सूचना शासन

डेटा शासन उपलब्धता, अखण्डता, और सुरक्षा का प्रबंधन करने के बारे में है, जबकि सूचना शासन प्रक्रियाजित डेटा—जानकारी—का उपयोग, साझा करने, और संभालने पर ध्यान केंद्रित होता है।

डेटा शासन को डेटा के संग्रहण, संग्रहण और सुरक्षित करने के नियम बनाने के रूप में सोचें। यह सत्यापन, यथार्थता, और अनुपालन के साथ नंबर तिथि तक उनके प्रणालियों में इस प्रारंभिक समय में पूरी तरह से भरोसेमंद हो। विपरीत शब्दों में, जब उस डेटा को कुछ भी रूप में परिवर्तित किया जाता है, तो सूचना शासन सक्रिय होता है। यह समझें कि किस जानकारी को किस श्रेणी में रखा गया है, कौन इसका उपयोग कर सकता है, कितनी देर तक इसे रखा जाना चाहिए, और कैसे यह व्यापार लक्ष्यों और कानूनी आवश्यकताओं के साथ संक्रिय है।

मिलकर, ये शासन रणनीतियां संगठनों को नियंत्रण बनाए रखने, जोखिम को कम करने, और उनके डेटा और जानकारी के साथ अक्षम निर्णय लेने में मदद करते हैं।

डेटा और सूचना प्रौद्योगिकी: कौन बेहतर है?

डेटा साइंस और सूचना प्रौद्योगिकी अलग उद्देश्यों की सेवा करते हैं, इसलिए क्या “बेहतर” है यह आपके लक्ष्यों पर निर्भर करता है—डेटा साइंस में निधन और पूर्वानुमान वृत्तांत है, जबकि आईटी महत्वपूर्ण है व्यवस्थाओं की सुरक्षित और स्थिर रखने के लिए जो जानकारी प्रबंधन के प्रणालियों का प्रबंधन करता है।

डेटा साइंस बड़े सेट्स के डेटा का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित है ताकि पैटर्न, परिणाम, और रणनीति-निर्णय को पहचान सके। यह मुख्य रूप से संख्यात्मकी, मशीन लर्निंग, और उन्नत विश्लेषण पर निर्भर है। इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी, साथ ही हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, नेटवर्क जैसी ढांचा के माध्यम से कार्यक्षमता प्रबंधित करती है, जो कि व्यवसाय को डेटा और सूचना को प्रदर्शित, प्रसंस्करित, और पहुँचने के लिए सक्षम करती है।

संक्षेप में, यदि आप डेटा को रणनीतिक सूचना में बदलना चाहते हैं, तो डेटा साइंस आपका गो-टू है। अगर आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि आपकी प्रणालियाँ सहज से और सुरक्षित तरीके से चल रही हैं, तो एटी अविवाहित न है। अधिकांश आधुनिक संगठनों को में यह दोनों चाहिए ताकि वह प्रतिस्पर्धी रह सकें।

डेटा और जानकारी का भविष्य

आगे देखने पर, तकनीकों के जैसे चीजों का इंटरनेट (आईओटी) और कृत्रिम बोध की प्रगति में एक भविष्य सुझाव देने वाला है जहां डेटा को समझना सिर्फ उपयोगी नहीं—यह आवश्यक है। ये नवाचार जिस तरीके से हम डेटा एकत्रित करते हैं, विश्लेषण करते हैं, और तेजी से समझदारी भरे निर्णय लेते हैं, उसे बदलने के लिए तैयार हैं।

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मुख्य बातें 🔑🥡🍕

डेटा क्या है?

डेटा कच्चे, बिना प्रोसेस किए गए तथ्य और आंकड़े हैं जो अवलोकनों, मापने, या प्रतिक्रियाओं के माध्यम से इकट्ठा किए जाते हैं। यह संदर्भ की कमी होती है और यह जानकारी उत्पन्न करने के लिए मौलिक निर्माण खंड है।

डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस में क्या अंतर है?

डेटा वेयरहाउस और डेटाबेस डेटा प्रबंधन में अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। एक डेटाबेस डेटा को रिकॉर्ड करने और उसे स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि डेटा वेयरहाउस को डेटा विश्लेषण को अधिक आसान और प्रभावी बनाने के लिए संरचित किया गया है। डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करते हैं और क्वेरी और विश्लेषण के लिए अनुकूलित होते हैं, एक संगठन की गतिविधियों का एक व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं।

बिग डेटा क्या है और इसका प्रभावी ढंग से कैसे उपयोग किया जा सकता है?

बिग डेटा उन डेटा सेटों को संदर्भित करता है जो इतने बड़े या जटिल होते हैं कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर उन्हें संभालने के लिए अपर्याप्त है। बिग डेटा का प्रभावी उपयोग डेटा को इकट्ठा करने, संग्रहीत करने और विश्लेषण करने में शामिल होता है ताकि पैटर्न, रुझान और सहयोग का पता लगाया जा सके, विशेष रूप से मानव व्यवहार और अंतःक्रियाओं से संबंधित। यह बाजार विश्लेषण, ग्राहक सेवा में सुधार, और उत्पादों या सेवाओं में नवाचार जैसे क्षेत्रों में मदद कर सकता है।

सरल शब्दों में डेटा क्या है?

डेटा सिर्फ कच्चे तथ्य या आंकड़े होता है—नंबर्स, शब्द, छवियाँ, या ध्वनि—जो अभी तक संगठनित नहीं हुए हैं या किसी अर्थ नहीं दिया गया है।

डेटा को एक रेसिपी में उपादानों के रूप में सोचें। खुद में, वे आपको बहुत कुछ नहीं बताते। एक सूची जैसे “आटा, अंडे, चीनी” कुछ नहीं मतलब है जब तक आप यह नहीं जानते कि आप क्या बना रहे हैं। उसी तरह, डेटा अपने आप में जवाब या अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करता। यह एक निर्माण करने से पहले आपको जिस चीज की आवश्यकता होती है, उस प्राकृत सामग्री है, जैसे एक रिपोर्ट या एक पूर्वानुमान।

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