സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ

സങ്കീർണ്ണമായ രീതിയിൽ പരസ്പരം ഇടപഴകുന്ന ഒന്നിലധികം ഘടകങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെയും സൂചിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പൊതു പദമാണ് കോംപ്ലക്സ് ഡാറ്റ. ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ, ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ടെക്‌സ്‌റ്റ് എന്നിവ പോലുള്ള ഉയർന്ന ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വൈവിധ്യമാർന്ന രൂപങ്ങളിൽ വരാം. വലിയൊരു കൂട്ടം ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഇവന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഭാസങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ നൽകാനോ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയുടെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ വെബ് അനലിറ്റിക്‌സ്, സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വിശകലനം, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ബയോ ഇൻഫോർമാറ്റിക്സ്, ഫിനാൻഷ്യൽ മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത ഘടകങ്ങൾ എങ്ങനെ സംവദിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നേടുന്നതിന് ഈ ഉറവിടങ്ങൾ പലപ്പോഴും പരസ്പരം സംയോജിപ്പിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വെബ്‌സൈറ്റുമായി ഉപയോക്താക്കൾ എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്ന് മനസിലാക്കാൻ വെബ് അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, അതേസമയം സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വിശകലനം വ്യക്തികൾ അല്ലെങ്കിൽ ആളുകളുടെ ഗ്രൂപ്പുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസ്സിലാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

സാമൂഹിക പ്രതിഭാസങ്ങൾ, പെരുമാറ്റ രീതികൾ, സാമ്പത്തിക പ്രവണതകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാൻ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് പലപ്പോഴും അത് മനസ്സിലാക്കാൻ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ തർക്കവും വിശകലനവും ആവശ്യമാണ്. മാത്രമല്ല, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഡാറ്റ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും പ്രധാന പരിഗണനകളാണ്, കാരണം ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ അനധികൃത ആക്‌സസ്സ്, ദുരുപയോഗം എന്നിവയ്ക്ക് പ്രത്യേകിച്ച് അപകടസാധ്യതയുള്ളതാണ്.

അവസാനമായി, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റയും ബിഗ് ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ വിശകലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു പഠന മേഖലയാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ, അതേസമയം സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ എന്നത് ഒരു വലിയ സിസ്റ്റത്തിന്റെയോ ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെയോ ഭാഗമായ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.