غیر ساختہ ڈیٹا

غیر ساختہ ڈیٹا وہ معلومات ہے جو پہلے سے طے شدہ طریقے سے منظم نہیں ہوتی ہے، یعنی یہ ٹیبلیٹ نہیں ہوتی، کسی فیلڈ میں ہوتی ہے یا آسانی سے قابل رسائی فارمیٹ میں منظم ہوتی ہے۔ یہ عام طور پر فارمیٹس میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا یا معلومات سے مراد ہے جیسے فری فارم ٹیکسٹ، آڈیو فائلز، قدرتی زبان کے داخلے، تصاویر یا ویڈیو فائل فارمیٹس۔ غیر ساختہ ڈیٹا ای میل پیغامات سے لے کر ٹویٹس تک بہت سی مختلف شکلوں میں آ سکتا ہے۔ اس میں دستاویزات یا ٹیکسٹ فائلوں میں محفوظ کردہ ڈیٹا بھی شامل ہے، جیسے پی ڈی ایف اور ورڈ دستاویزات، تصاویر، آڈیو اور ملٹی میڈیا فائلیں، اور ویڈیو کلپس۔

ساخت کے ساتھ ڈیٹا، دوسری طرف، ڈیٹا سے مراد ہے جو منظم، درجہ بندی، اور ایک مخصوص سیٹ فارمیٹ میں رکھا گیا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا ایک مخصوص اصول کی پیروی کرتا ہے جو ڈیٹا کو ایک خاص طریقے سے اسٹور، انڈیکس اور استفسار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا میں غیر ساختہ ڈیٹا سے زیادہ تیزی اور درست طریقے سے تلاش اور تجزیہ کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے۔

غیر ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کرنا، تجزیہ کرنا، اور بصیرت حاصل کرنا مشکل ہو سکتا ہے، کیونکہ ڈیٹا کی تشریح اور سمجھنے کا کوئی عالمگیر طریقہ نہیں ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ سائز، فارمیٹ اور مواد میں بہت مختلف ہو سکتا ہے۔ تاہم، جدید کمپیوٹر سافٹ ویئر (بشمول مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ) کا استعمال تنظیموں کو غیر منظم ڈیٹا سے بصیرت حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔

تنظیمیں اور کاروبار اکثر اپنے روزمرہ کے کاموں کے لیے منظم ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔ لیکن چونکہ مزید تنظیمیں اپنے ڈیٹا سے قیمتی بصیرت حاصل کرنے کی کوشش کر رہی ہیں، غیر ساختہ ڈیٹا مفید معلومات کے ذریعہ تیزی سے پرکشش ہوتا جا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، کسٹمر یا مارکیٹ ریسرچ میں غیر ساختہ ڈیٹا کا فائدہ اٹھا کر، تنظیمیں گاہک کے رویے اور رجحانات کے بارے میں قیمتی بصیرت حاصل کر سکتی ہیں، جو ان کی مصنوعات اور خدمات کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔

کمپیوٹر پروگرامنگ اور سائبرسیکیوریٹی کی دنیا میں، غیر ساختہ ڈیٹا کو ممکنہ خطرات اور کمزوریوں کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا کی ساخت اور سیاق و سباق کا تجزیہ کرکے، ممکنہ خطرات اور کمزوریوں کی نشاندہی کی جا سکتی ہے تاکہ کامیاب حملے کے امکانات کو کم کرنے کے لیے مناسب اقدامات کیے جا سکیں۔

غیر ساختہ ڈیٹا تنظیموں، کاروباروں اور افراد کے لیے علم اور بصیرت کا ایک قیمتی ذریعہ ہو سکتا ہے۔ تاہم، ساخت کی کمی کی وجہ سے، ڈیٹا کو سمجھنا اور اس کی تشریح کرنا ایک چیلنج ہو سکتا ہے۔ جدید ٹیکنالوجیز، جیسے مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے ساتھ، تنظیمیں غیر ساختہ ڈیٹا سے قیمتی بصیرت حاصل کر سکتی ہیں اور اپنے ڈیٹا کی بہتر حفاظت کے لیے ممکنہ خطرات اور کمزوریوں کی نشاندہی کر سکتی ہیں۔