درسازماندهی منظم داده‌ها به چه عواملی توجه می شود؟
سلسله‌مراتب داده
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
داده‌های گم‌شده
برخی روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها در برابر داده‌های گم‌شده مقاوم نیستند و نیاز به «پر کردن»، یا جانهی مقدار گم‌شده دارند. روبین (۱۹۸۷) استدلال کرد که تکرار جانهی حتی برای تعداد اندک (۵ یا کمتر) تا حد زیادی کیفیت برآورد را بهبود می‌بخشد. برای اهداف زیادی، ۲ یا ۳ جانهی برای بسیاری از اهداف عملی ۲ یا 3 imputations تصرف بسیاری از نسبی بهره‌وری است که می‌تواند گرفته شده با تعداد زیادی از imputations. اما بیش از حد تعداد کمی از imputations می‌تواند منجر به از دست دادن قابل توجهی از آماری قدرتو برخی از محققان در حال حاضر توصیه می‌کنند ۲۰ تا ۱۰۰ یا بیشتر. هر ضرب-منسوب تجزیه و تحلیل داده‌ها باید تکرار برای هر یک از منسوب مجموعه داده و در برخی موارد مربوط به آمار باید ترکیب نسبتاً پیچیده در راه است. مرتب‌سازی رشته‌ای
الگوریتم مرتب‌سازی رشته‌ای (Strand Sort)روش مناسبی برای داده‌های که در یک فهرست پیوندی ذخیره می‌شوند با توجه به اضافه و حذف مکرر داده‌های که داریم و در دیگر موارد استفاده ساختمان داده‌ای مانند یک آرایه، تا حد زیادی زمان اجرا و پیچیدگی الگوریتم به علت طولانی بودن اضافه‌ها و حذف‌ها، افزایش می‌یابد. الگوریتم مرتب‌سازی رشته‌ای روش مناسبی برای داده‌ای است که از قبل حجم زیادی از داده‌ها مرتب شده باشند، زیرا که داده‌ها را می‌توان در یک رشته واحد برداشته شوند. آمار
الگوهای موجه در داده‌ها سازمان بندی می‌شوند تا نتیجه‌گیری در مورد جمعیت‌های بزرگ‌تر به دست آید که این کار با استفاده از آمار استنباطی صورت می‌گیرد و تصادفی بودن و عدم قاطعیت در مشاهدات را شناسایی می‌کند. این استنباط‌ها ممکن است به شکل جواب‌های بله یا خیر به سؤالات باشد (آزمون فرض)، خصوصیات عددی را برآورد کند (تخمین)، پیش‌گویی مشاهدات آتی باشد، توصیف ارتباط‌ها باشد (همبستگی) یا مدل‌سازی روابط باشد (رگرسیون). یکپارچگی داده‌ها
یکپارچگی داده‌ها به‌طور معمول در یک سیستم پایگاه داده توسط یک سری از محدودیت‌های تمامیت یا قوانین اجرا شده‌است. سه نوع از محدودیت‌های تمامیت، بخش ذاتی از مدل داده‌های رابطه ای: یکپارچگی موجودیت، تمامیت و یکپارچگی ارجاعی دامنه. کلان‌داده
سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای، و وضعیت صفحه نمایش و بسته تصویری بیش‌تر با مشکلاتی در رابطه با دستکاری در کلان‌داده مواجهند. در عوض اینکار به اجرای نرم‌افزاری به‌طور هم‌زمان در حجم گسترده و با ده‌ها، صدها، و حتی هزاران سرور، نیاز دارد. آن چیزی که به عنوان کلان‌داده در نظر گرفته می‌شود، بر مبنای توانایی‌های استفاده‌کنندگان از وسایل تفاوت دارد و گسترش توانایی‌ها برای ایجاد کلان‌داده یک هدف می‌باشد؛ بنابراین، هر آنچه که کلان در نظر گرفته می‌شود یک سال بعد عادی می‌شود. برای برخی سازمان‌ها، که با صدها گیگابایت اطلاعات برای اولین بار مواجهند، ممکن به در نظر گرفتن دوباره اختیارات مدیریت اطلاعات نیاز احساس شود. برای دیگران، ممکن است ده‌ها یا صدها ترابایت باید حجم اطلاعات افزایش یابد تا به عنوان قابل توجه در نظر گرفته شود. خوشه‌بندی
برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بسیاری از روش‌های موجود به علت ابعاد شکست خورده‌است، که باعث می‌شود که توابع خاص فاصله در فضاهای بزرگ بعدی مشکل ساز باشند. این باعث شد که الگوریتم‌های خوشه بندی جدید برای داده‌های با ابعاد بزرگ، بر خوشه بندی زیر فضایی تمرکز کنند و استفاده شود. یادگیری متریک
هر مجموعه داده از لحاظ طبقه‌بندی و خوشه بندی دارای مشکلات خاص است. به عنوان مثال، هنگامی که با یک مشکل تشخیص چهره مواجه هستید، ممکن است با عواملی مانند تغییرات مختلف، اختلاف روشنایی، مقیاس پذیری، پس زمینه و انسداد مواجه شوید که هریک از آنها باعث ایجاد مشکلات مختلف در طبقه‌بندی داده‌ها می‌شود؛ بنابراین، برای پرداختن به این عوامل، باید ویژگیهای متمایز داده‌ها به خوبی تعریف شود تا طبقه‌بندی صحیح داده‌ها انجام شود. معیارهای فاصله که توانایی یادگیری خوب و مستقل از مشکل ندارند می‌توان ادعا کرد که نتایج طبقه‌بندی خوبی در طبقه‌بندی داده‌ها ندارد؛ بنابراین، برای دستیابی به نتایج موفق در داده‌های ورودی، یک متریک مسافت مناسب لازم است. یادگیری متریک با تجزیه و تحلیل داده‌ها، یک متریک مسافت جدید را ارائه می‌دهد. یادگیری متریک که فرایند یادگیری را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد، توانایی بالاتری در تشخیص متمایز بودن داده‌های نمونه دارد. هدف اصلی یادگیری متریک، یادگیری یک متریک جدید برای کاهش فاصله بین نمونه‌های یک کلاس و افزایش فاصله بین نمونه‌های کلاس‌های مختلف است. همان‌طور که در زیر مشاهده می‌شود، در حالی که یادگیری متریک قصد دارد اشیاء مشابه را به هم نزدیک کند، فاصله بین اشیاء متفاوت را افزایش می‌دهد. الگوریتم مرتب‌سازی
برای فهم این فاکتور مقایسه الگوریتم‌ها (شرکت عناصر مساوی در مقایسه) تصور کنید که یک بانک اطلاعاتی از آدرس افراد موجود است. این بانک اطلاعاتی بر اساس کد پستی و در داخل کد پستی بر اساس نام افراد مرتب است. اگر آدرس جدیدی به بانک اطلاعاتی اضافه گردد و این بانک اطلاعاتی بر اساس کد پستی مرتب گردید، نباید مجدداً بر اساس نام مرتب شود برای تضمین این مطلب الگوریتم مرتب‌سازی نباید جای دو کلید مساوی را تعویض نماید. در یک مرتب‌سازی مقایسه‌ای داده‌ها فقط با مقایسه به وسیلهٔ یک عملگر مقایسه، مرتب می‌شوند. سازماندهی دانش
رویکردهای نظری و تاریخی گوناگونی در رابطه با سازماندهی دانش وجود دارد که با دیدگاه‌های مختلف دانش، معرفت، زبان، و سازمان اجتماعی مرتبط است. هر یک از این رویکردها به سمت پاسخگویی به این سؤال که «سازماندهی دانش چیست؟» به صورتهای متفاوت گرایش دارد. به کرات مشاهده می‌شود که حرفه مندان و متخصصان علوم کتابداری و اطلاع‌رسانی بر روی کاربرد فناوری‌ها و استانداردهای جدید متمرکز شده‌اند و ممکن است کارهایی را که شامل تفسیر و تحلیل معناست مدنظر قرار نداده باشند. به عبارت دیگر گاهی اوقات رده‌بندی کتابخانه‌ها، به واسطه فقدان محتوای فکری ماهوی و حقیقی مورد انتقاد بوده‌است. تین‌ترد
سامانه مرتب‌سازی داده در حال کار آژانس امنیت ملی، یک پایگاه داده شاخته شده با اطلاعات خراب و بی‌استفاده است. این گردآوری گسترده داده نسبتاً مرتب‌نشده، با نقص‌های سامانه‌ای بسیاری که مردم را به اشتباه به عنوان مورد مشکوک علامت‌گذاری می‌کند ترکیب شده و نتایج نادرستی به بار می‌آورد که منابع واکاوی را به هدر می‌دهد. این کار باعث ناسازگاری‌های بسیاری در برنامه‌های آژانس امنیت ملی می‌شود. فشرده‌سازی داده‌ها
فشرده‌سازی به این دلیل مهم است که کمک می‌کند مصرف منابع باارزش، مانند فضای هارددیسک یا پهنای باند ارسال، را کاهش دهد، که این نکته در کاهش هزینه و جلوگیری از اتلاف وقت کمک میکند. البته از طرفی دیگر، اطلاعات فشرده‌سازی شده برای اینکه مورد استفاده قرار بگیرند باید از حالت فشرده خارج شوند و این فرایند اضافه ممکن است برای بعضی از برنامه‌های کاربردی زیان‌بار باشد. برای مثال یک روش فشرده‌سازی برای یک فیلم ویدئویی ممکن است نیازمند تجهیزات و سخت‌افزار گران‌قیمتی باشد که بتواند فیلم را با سرعت بالایی از حالت فشرده خارج سازد که بتواند به‌طور هم‌زمان با کدگشایی پخش شود (گزینه‌ای که ابتدا کدگشایی شود و سپس پخش شود، ممکن است به علت کمبود حافظه برای فیلم کدگشایی‌شده امکان‌پذیر نباشد). بنابراین طراحی روش فشرده‌سازی نیازمند موازنه و برآیندگیری عوامل متعددی است. از جمله این عوامل می‌توان درصد فشرده‌سازی، میزان پیچیدگی (اگر از یک روش فشرده‌سازی پر اتلاف استفاده شود) و منابع محاسباتی لازم برای فشرده‌سازی و کدگشایی اطلاعات را نام برد. فشرده‌سازی به دو دسته فشرده‌سازی بااتلاف (فشرده‌سازی با اتلاف) و فشرده‌سازی بهینه فشرده‌سازی بی‌اتلاف تقسیم می‌شوند. کدگذاری منبع، علم مطالعه روش‌های انجام این کار، برای منابع اطلاعات متفاوت است. مدیریت ظرفیت
همه شبکه‌ها مثل هم نیستند. از آنجا که داده‌ها برای ارسال به اجزای تشکیل دهنده خود (که اغلب با عناوینی مثل قاب کردن، بسته‌های کوچک یا بخشهایی، شناخته می‌شوند) تجزیه می‌شوند، عوامل مختلفی مانند موارد زیر می‌توانند در تحویل آنها تأثیر بگذارند. نرمال‌سازی (پایگاه داده‌ها)
نرمال‌سازی پایگاه داده‌ها یکی از اصول علم پایگاه داده‌ها از بین بردن افزونگی است. افزونگی به این معناست یک داده خاص در چند محل مختلف پایگاه ذخیره شود. این امر موجب می‌شود که این خطر بالقوه به وجود آید که داده‌ها هر لحظه با هم در تضاد قرار گیرند و استخراج واقعیت از آن‌ها غیرممکن شود به بیان دیگر فرایندی است که بر اساس آن داده‌ها و اطلاعات در واحدهای منطقی به نام جدول به شکلی توزیع می‌شود که علاوه بر حفظ موجودیت داده‌ها از ایجاد پدیدهٔ افزونگی جلوگیری به عمل می‌آورد به این منظور فرم‌های نرمال متعددی تعریف و مورد استفاده قرار می‌گیرد، برای نرمال‌سازی یک جدول لازم است ابتدا در فرم اول نرمال شده سپس در فرم فرم‌های بعدی بررسی گردد، در هنگام نرمال‌سازی جداول تعداد جداول در پایگاه داده افزایش می‌یابد. یکپارچگی داده‌ها
از آنجا که میزان خطا پایین وجود دارد، تنها داده‌های با کیفیت بالا است که می‌تواند برای ارائه پشتیبانی بهتر در تجزیه و تحلیل آماری، روند و الگوی لکه بینی و تصمیم‌گیری وظایف یک شرکت وجود داشته باشد. در دیجیتال امروزی سن، اطلاعات مربوط به یک کلید بزرگ ، موفقیت و داشتن اطلاعات صحیح به این معنی است که داشتن لبه بهتر بیش از رقبا است. مدل داده معنایی
ساختار داده منطقی یک سامانه مدیریت پایگاه داده (DBMS)، چه سلسله مراتبی، چه شبکه‌ای، و چه رابطه‌ای، نمی‌توانند به صورت کامل نیازمندی‌های تعریف مفهومی داده را برآورده کنند، زیرا آنها از نظر مقیاس محدودند و در جهت استراتژی پیاده‌سازی استفاده شده توسط DBMS جهت‌گیری دارند؛ بنابراین نیاز به آنکه «داده» را «» تعریف کنیم، منجر به توسعه فنون «مدل‌سازی داده معنایی» شده‌است. یعنی فنونی که «معنی داده» را در داخل «زمینه رابطه درونی با دیگر داده‌ها تعریف می‌کنند»، به آن شیوه که در شکل نشان داده شده‌است. جهان واقعی به صورت عبارات منابع، ایده‌ها، وقایع و غیره به صورت نمادین در داخل مخازن داده فیزیکی تعریف شده‌است. یک مدل داده معنایی یک نوع انتزاع است که تعریف کننده آن است که چگونه «نمادهای ذخیره شده» به «جهان واقعی» مرتبط می‌شوند؛ بنابراین مدل باید یک نمایش صحیح از جهان واقعی باشد. تصمیم‌گیری داده‌محور
تحلیل داده‌ها یک عنصر کلیدی در سازمان‌های داده محور است. اما اگر نتایج آن جدی گرفته نشود یا به درستی بکار گرفته نشود، سازمان داده‌محور نخواهد بود. سازمان برای داده‌محور بودن باید فرایندهای لازم و فرهنگ تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها را داشته باشد به طوری که این تصمیم‌ها روی کسب‌وکار سازمان مؤثر باشد. فرهنگ موضوعی چندبعدی است که کیفیت داده‌ها و به اشتراک‌گذاری آنها، استخدام و آموزش متخصصین علم داده، ارتباطات، ساختار سازمانی، طراحی شاخص‌ها و فرایندهای تصمیم‌گیری را دربرمی‌گیرد. پایگاه داده‌های گراف
در سال‌های اخیر تقاضای بالایی برای پایگاه‌های داده توزیع‌شده با تحمل پارتیشن بالا وجود داشته‌است. اما بر طبق نظریه برای یک سامانه توزیع‌شده () غیرممکن است که به‌طور همزمان بتواند سه مقوله زیر را تضمین کند: یک سیستم توزیع شده همیشه توانایی انجام دو مورد موارد بالا را خواهد داشت و سه مورد با هم در یک زمان غیرممکن است با اینحال برای این منظور پایگاه‌داده‌های NoSQ با بهره‌گیری از چیزی که به آن قوام نهایی () می‌گویند هر دو مورد availability و partition tolerance guarantees را با کاهش سطح ثبات داده (data consistency) فراهم می‌کنند. داده ازدست‌رفته
همه داده‌ها در آغاز در رایانه‌های محلی و همچنین کالاهای هوشمند مانند BCU‌ها و رله‌ها و کالاهای اندازه‌گیری اندوخته شده سپس از راه شبکه‌های رایانه ای به سرور‌ها فرستاده می‌شوند تا برای همیشه اندوخته می‌شود. از این رو رخداد خطا در هر یک از این کالاها سبب می‌شود تا داده‌ها در فاصله زمانی رخداد تا برطرف کردن دشواری از دست برود.  اندازه‌گیری این اندیس بسیار دشوار است و باید کندوکاو و بررسی بر روی همه المان‌ها انجام داد و سبب رخداد قطعی یا المان از کار افتاده را شناسایی کرد. همچنین با داشتن شناخت به اندازه از دستگاه، شیوه اندوختن داده‌ها در هر المان را بیان کرد. مدل‌سازی ریاضی این زیرواژه نیز وابسته به سازنده سامانه خودکار و توانایی کالاهای بهره گرفته شده و دیگر پارامترهای تأثیرگذار می‌باشد. همچنین چندین استثنا در بررسی نیز هست. اما از سوی دیگر، این اندیس ملاک دلخواه و گویایی برای ارزیابی یک دستگاه یا سنجش با دستگاه‌های همانند می‌باشد. با این اندیس می‌توان میانگین زمانی که داده از دست می‌رود وحجم داده‌های که از دست می‌رود را بر حسب بیت یا بایت یا به گونه درصدی از حجم کل داده‌ها شمارش کرد.  تنها آسیب المان‌ها یا قطعی مایه از دست رفتن داده‌ها نمی‌گردد، بلکه می‌تواند از دست رفتن داده‌ها در حالتی که پیوند استوار باشد نیز رخ دهد. برای نمونه المان‌هایی که به گونه اندوخته روشن یا اندوخته خاموش هستند نیز باعث از دست رفتن داده‌ها می‌شوند. زیرا زمانی برای عمل جایگزینی نیاز می‌باشد. این اندیس برای تک تک بارها به گونه جداگانه اندازه‌گیری می‌شود و اندیس‌های تجمعی آن از روی همه نقاط بار یافته می‌شود. سازماندهی دانش
تاریخ ایجاد این رویکرد به انتشار رده‌بندی رده‌بندی کولن توسط رانگاناتان در سال ۱۹۳۳ بر می‌گردد. این رویکرد در بسیاری جهات بر نظریات رده‌بندی مدرن برتری دارد. بهترین روش برای توضیح این رویکرد، توضیح اصولی روش‌شناسی تحلیلی – چهریزه‌ای است. معنی اصطلاح تحلیل: خرد کردن هر موضوع به مفاهیم اصلی اش است. معنی اصطلاح ترکیب: ترکیب واحدها و مفاهیم مرتبط با هم برای توصیف موضوع بسته اطلاعاتی است. موضوعات داده شده (همان‌طور که ظاهر می‌شوند، مثلاً عنوان کتاب)، در ابتدا به طبقه‌های عام کم تجزیه می‌شود که اصطلاحاً چهریزه نامیده می‌شود. رانگاناتان فرمول PMEST را پیشنهاد می‌کند که شامل: ذات، ماده، انرژی، مکان و زمان است. چهریزه ذات یا شخصیت، تمایز ویژگی‌های موضوع است. چهریزه ماده، ماده فیزیکی که موضوع از آن ساخته شده‌است. چهریزه انرژی، هر عملی که نسبت به موضوع رخ دهد. چهریزه مکان، مؤلفه جغرافیایی و مکان موضوع است. چهریزه زمان، دوره‌ای که مرتبط و وابسته به موضوع باشد. اصولاً هر طبقه یا رده (چهریزه)، رده‌بندی مخصوص به خود (فهرستی از نشانه‌ها و علایم) را دارد. سند مورد نظر با استفاده از یک یا بیش از یک علامت و رمز در چهریزه مناسب رده‌بندی می‌شود و با استفاده از قواعد معین این علایم با هم ترکیب می‌شوند. رانگاناتان دیدگاه‌های خویش را چنین مطرح می‌نماید: نظام‌های شمارشی یک بنیان سطحی و ظاهری دارند. در نظام شمارشی، کشف و ظهور دانش‌های جدید پیش‌بینی نشده‌است. کشف و ظهور دانش جدید در نظام چهریزه‌ای پیش‌بینی شده‌است (بر اساس این دیدگاه که دانش جدید با ترکیب طبقه‌های موجود قبلی تشکیل می‌شود). این دیدگاه برخی از نظریات بنیادی در رویکرد چهریزه‌ای – تحلیلی نشان می‌دهد. لا بار، متوجه شد که فنون چهریزه‌ای به صورت روزافزونی در طراحی صفحات وب مورد استفاده قرار می‌گیرد. یک قالب خاص، مثلاً یک قالب XML ساده به منظور تبادل فراداده به طریق سلسله مراتب‌های چهریزه‌ای ایجاد شده‌است. خودسازمان‌دهی
آقای هانتس فون فورستر، متخصص سایبرنتیک، اصول نظم از آشفتگی را در سال ۱۹۶۰ تدوین نمود. وی بیان می‌کند که خود سازمان دهی توسط آشفتگی‌های تصادفی که اجازه اکتشاف حالات مختلف در فضای حالت خود را به سیستم می‌دهند، تسهیل می‌شود. این امر باعث بالارفتن شانس رسیدن سیستم به ظرف جاذب قوی یا عمیق می‌شود که از این ظرف می‌تواند به سرعت وارد خود جاذب شود. ایلیا پریگوژین، ترمودینامیکیست، اصل مشابهی را تحت عنوان نظم از طریق نوسانات یا نظم برآمده از آشفتگی تدوین نمود. این اصل در روش شبیه‌سازی آنلینگ برای حل مسئله و فرآگیری ماشین بکار رفته‌است. سی‌ام‌اس-۲ (زبان برنامه‌نویسی)
بخش‌های اعلانی داده‌ها اطلاعات مربوط به تعریف عناصر داده‌ها را در اختیار کامپایلر قرار می‌دهد. آن‌ها فرمت، ساختار و ترتیب عناصر را در یک سیستم زمان کامپایل تعریف می‌کنند. سه نوع اصلی داده‌ها عبارت اند از متغیرها، سوئیچ‌ها و مجموعه‌ها. برنامه‌ریزی منابع تولید
همانند سیستم‌های ERP امروزه، MRP II برای اینکه بتواند به ما اطلاعات زیادی از طریق پایگاه‌دادهٔ مترکز بدهد طراحی شد. با این وجود، سخت‌افزار، نرم‌افزار، و تکنولوژی پایگاه‌داده‌های ارتباطی دههٔ ۸۰ میلادی به اندازهٔ کافی پیشرفته نبود تا بتواند سرعت و ظرفیت مورد نیاز برای اجرای این سیستم‌ها را در آن واحد فرآهم کند، و هزینهٔ این سیستم‌ها برای بیشتر شرکت‌ها تجاری فوق‌العاده بالا بود. با این وجود، چشم‌انداز که پایه‌گذاری شده بود، و تغییرات در فرایندهای تجاری اساسی به همراه با پیشرفت‌های پی در پی تکنولوژی، منجر به شرکت‌های مقرون به صرفه‌تر و سیستم‌های یکپارچه‌سازی کاربرد شد که کسب و کارهای بزرگ و بسیاری از کسب و کارهای متوسط و کوچک از آن‌ها استفاده می‌کنند. الگوریتم درجا
توجه داشته باشید که ممکن است در اصل برای به دقت ساختن الگوریتمهای درجایی که داده‌ها را تغییر نمی‌دهند (مگر این که داده‌ها دیگر مورد استفاده قرار نگرفته باشند) ولی این در عمل به ندرت انجام می‌شود. ساختمان داده‌های تابعی را ببینید. گزینش داده‌ها
Data Curation یک اصطلاح گسترده است برای نشان دادن فرایندها و فعالیت‌های مرتبط با سازماندهی و تجمیع داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف و حاشیه‌نویسی این داده‌ها، و انتشار و نمایش این داده‌ها به طوریکه ارزش این داده‌ها حفظ شود و داده‌ها برای استفاده مجدد حفظ و نگهداری شوند. Data curation تمام فرایندهای ضروری برای خلق، نگهداری و مدیریت دادهای کنترل شده و ضابطه مند همراه با محلی برای اضافه نموده ارزش داده‌ها را در خود جای می‌دهد. از نظر علمی، data curation ممکن است به فرایند استخراج اطلاعات مهم از متن‌های علمی، از قبیل مقالات پژوهشی متخصصین به منظور تبدیل به قالب‌های (format) الکترونیکی اشاره داشته باشد برای نمونه ثبت اطلاعات پایگاه دادهای بیولوژیکی. مرتب‌سازی پایدار
الگوریتم‌های مرتب‌سازی پایدار ترتیب را بین داده‌های دارای کلیدهای برابر حفظ می‌کنند. اگرتمامی کلیدها متفاوت باشند، تمایزبراساس پایداری بین الگوریتم‌ها نیاز نیست.اما اگر داده‌های با کلیدهای یکسان وجود داشته باشد، الگوریتم مراتب سازی ما در صورتی پایدار است که اگر ۲ رکورد مثلابه نام‌های S و R با کلیدهای یکسان داشته باشیم، و R قبل از S در لیست اصلی ما آمده باشد، آنگاه در لیست مرتب شده نیز R قبل از S بیاید. هنگامی که رکوردهای یکسان قابل تشخیص نباشد، مانند اعداد صحیح یا به‌طور عام، زمانی که داده تنها از رکورد تشکیل شده باشد، پایداری دارای اهمیت چندانی نمی‌باشد. دفتر آگاهی از اطلاعات
حجم بزرگی از اطلاعات باید گردآوری و تحلیل می‌شدند و فناوری پایگاه داده در دسترس در آن هنگام برای نگهداری و سازماندهی چنین داده بزرگی، کافی نبود. بنابراین آنها روش‌هایی را برای تجمیع داده فرضی توسعه دادند تا از تحلیل موثر پایگاه داده‌های ناهمگون و منابع داده‌های عمومی بدون ساختار (مانند وب جهان‌گستر) پشتیبانی کند. "تحلیل موثر پایگاه داده‌های ناهمگون" به معنی توانایی گرفتن چیزها از پایگاه داده‌هایی است که برای نگهداری داده‌های گوناگون (مانند پایگاه داده پیشینه کیفری، تماس تلفنی، و اطلاعات خارجی) طراحی شده‌اند. وب جهان‌گستر، یک "منبع داده‌های عمومی بدون ساختار" است. زیرا برای همه، در دسترس است و گونه‌های گوناگونی داده (مانند وبلاگ، ایمیل، وبگردی، و مانند آنها) را در خود دارد که همه آنها باید به شکل موثری، نگهداری و تحلیل شوند. مدیریت داده
کیفیت پایین داده‌ها یکی از دلایل اصلی ناکامی‌های بسیاری از پروژه‌های فناوری اطلاعات است و بسیاری از پروژه‌های فناوری اطلاعات و کسب و کار به دلیل کیفیت پایین داده با مشکل مواجه می‌شوند یا در نهایت با شکست رو به رو خواهند شد. کیفیت داده‌های مسئله ای نیست که با بکارگیری تنها فناوری بتوان برآن غلبه کرد. مدیریت کیفیت داده‌ها مستلزم ایجاد و بکارگیری نقش‌ها ف مسئولیت‌ها، سیاست‌ها و رویه‌ها برای دریافت، نگهداری، ذخیره و انتشار داده‌است. بهینه‌سازی پرسش
از آنجایی که ساختار پایگاه‌های داده پیچیده‌است، به جز در پرسش‌های ساده نیاز است تا اطلاعات مورد نیاز برای پرسش از راه‌های مختلفی تأمین گردد، به عنوان نمونه از جداول مختلف، از داده ساختارهای مختلف، از داده‌ها با ترتیب‌های مختلف؛ و هر راه هم‌زمان اجرای خاص خود را دارد. همان گونه که در مثال بالا نشان داده شد برای یک پرسش واحد زمان پردازش می‌تواند از کسری از ثانیه تا چندین ساعت متغیر باشد و این زمان بستگی به روش اجرای پرسش دارد. هدف بهینه‌سازی پرسش به عنوان یک فرایند خودکار پیدا کردن راهی است که بتوان پرسش را در حداقل زمان ممکن اجرا کرد. همان‌طور که ذکر شد بازه زمانی اجرای پرسش می‌تواند خیلی متغیر باشد و این موضوع لزوم بهینه‌سازی پرسش را برای رسیدن به بهینه‌ترین راه اجرا تأیید می‌کند. از آنجایی که پیدا کردن راه بهینه از میان تمام راه‌های ممکن خیلی پیچیده‌است و زمان صرف شده برای این موضوع خیلی مهم است و همین زمان باعث می‌شود از لحاظ عملی بررسی تمام راه‌ها برای اجرای پرسش غیرممکن باشد؛ بنابراین در بهینه‌سازی پرسش تلاش می‌کنیم تا به شکل تقریبی نقشه‌های اجرایی را برای پرسش بدست آوریم که از لحاظ زمانی قابل قبول بوده و تفاوت زیادی با زمان بهینه نداشته باشد. محاسبه دیاگرام‌های فازی
دومین عامل بسیار مهم در دسترس بودن نرم‌افزارهای کامپیوتری برای محاسبات تعادل و نمودارهای مختلف و مهم‌تر از آن دیتابیس (پایگاه‌های داده) با اطلاعات ذخیره شده گسترده‌است. همان‌طور که در حال حاضر مدل‌های زیاد و متفاوتی برای فازهای متفاوت وجود دارد، لذا پایگاه‌های داده‌های ترمودینامیکی زیادی به شکل رایگان یا غیررایگان برای مواد متفاوتی مانند فولادها، ابر آلیاژها، نیم رساناها، محلول‌های آبی، سرباره‌ها و … در دسترس هستند. همچنین چندین نوع مختلف نرم‌افزار با استفاده از انواع مختلف الگوریتم‌ها برای محاسبه تعادل موجود است. برای یک نرم‌افزار بسیار خوب است که اجازه محاسبه تعادل با در دست داشتن شرایط مختلف یک سیستم را بدهد. چرا که اکثر اوقات صرفاً دما و فشار و ترکیب شیمیایی به راحتی قابل دسترس نیستند و ممکن است تعادل در یک حجم ثابت یا یک پتانسیل شیمیایی مشخص از یک عنصر یا یک ترکیب معین از یک فاز خاص مطلوب باشد. مرتب‌سازی پایه‌ای
مهم است که متوجه باشیم که در هرکدام از مراحل بالا فقط یک دور داده‌ها را مرور می‌کنیم و هر شئ بدون اینکه با دیگران مقایسه شود، در پیمانه درست قرار می‌گیرد. مرکز داده
مدل معماری باید بگونه‌ای باشد که در آن بتوان محیطی را فراهم آورد که به واسطه آن اعمال تغییرات دینامیکی که به صورت معمول مورد نیاز می‌باشد امکان‌پذیر گردد. معماری باید این قابلیت را به وجود آورد که در پایان استقرار سایت به شکلی در نظر گرفته شود که مجموعه از قابلیت توسعه و افزایش امکانات در هر یک از اجزا خود بدون بروز هیچگونه مشکلی در یکپارچگی کل مجموعه برخوردار باشد. معیارهای مورد توجه عبارت هستند از: تجزیه اعداد طبیعی
زمان اجرای یک الگوریتم تک‌منظوره بستگی به فاکتورهای ناشناختهٔ آن دارد: اندازه، فرم مخصوص و غیره. اینکه دقیقاً زمان اجرای الگوریتم به چه فاکتورهایی بستگی دارد بین الگوریتم‌های مختلف فرق می‌کند. برای مثال، آزمون تقسیم برای هدف مخصوصی در نظر گرفته شده چون که زمان اجرای آن تقریباً متناسب با اندازهٔ کوچک‌ترین عامل اول آن است.زمان اجرای الگوریتم‌های چندمنظوره فقط به اندازهٔ عددِ طبیعیِ موردِ تجزیه بستگی دارد. این مدل از الگوریتم‌ها برای تجزیه اعداد آر‌اس‌ای استفاده می‌شود. بیشتر الگوریتم‌های تجزیه بر پایهٔ روش هستند. داده‌های سلامت
داده‌های بهداشتی به صورت ساختاری یا بدون ساختار طبقه‌بندی می‌شوند. داده‌های بهداشت ساختاری استاندارد شده و به راحتی قابل انتقال بین سیستم‌های اطلاعات سلامت می‌باشد. به عنوان مثال، نام بیمار، تاریخ تولد یا نتیجه آزمایش خون را می‌توان در فرمت داده ساختاری ثبت کرد. داده‌های بهداشت نامرتبط، بر خلاف داده‌های ساختاری، استاندارد نمی‌شوند. ایمیل‌ها، ضبط‌های صوتی یا یادداشت‌های پزشک در مورد یک بیمار نمونه‌هایی از اطلاعات بهداشتی بدون ساختار است. در حالی که پیشرفت در فناوری اطلاعات سلامت جمع‌آوری و استفاده گسترش یافته‌است، پیچیدگی اطلاعات سلامت مانع استانداردسازی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی شده‌است. از سال ۲۰۱۳ تخمین زده شده‌است که تقریباً ۶۰٪از اطلاعات بهداشتی در ایالات متحده به صورت غیر ساختاری صورت گرفته‌است. یکپارچگی داده‌ها
پایگاه داده پشتیبانی از این ویژگی‌ها این مسئولیت را از پایگاه داده برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها به عنوان مدل سازگاری برای ذخیره‌سازی داده‌ها و بازیابی بر عهده میگیرد. و اگر یک پایگاه داده این ویژگی را پشتیبانی نکند آن را به عهده نرم‌افزار میگذارد. برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها، در حالی که پایگاه داده را پشتیبانی می‌کند مدل سازگاری را برای ذخیره‌سازی داده‌ها و بازیابی انجام می‌دهد. مشقت بعدچندی
از چندین پدیده در حوزه‌هایی چون محاسبات عددی، نمونه‌برداری، ترکیبیات، یادگیری ماشینی، داده‌کاوی، و پایگاه داده‌ها با این نام یاد می‌شود. مضمون مشترک همهٔ این مشکلات آن است که با افزایش ابعاد، حجم فضا آنقدر سریع افزایش می‌یابد که داده‌های موجود پراکنده و تُنُک می‌شوند. این تنکی در هر روشی که مستلزم معنی‌داری آماری است مشکل‌ساز می‌شود. با افزایش ابعاد لازم است داده‌های مورد نیاز برای پشتیبانی از نتیجه هم اغلب به‌طور نمایی افزایش یابند تا نتیجهٔ حاصله از نظر آماری معقول و معتبر باشد. همچنین ساماندهی و جستجوی داده اغلب متکی بر شناسایی ناحیه‌هایی است که در آنجاها اشیاء گروه‌هایی با خواص مشابه تشکیل داده باشند؛ اما در داده‌های کثیرالابعاد همهٔ اشیاء از بسیاری جهات تُنُک و نامشابه به نظر می‌رسند که این امر از کارایی راهبردهای معمول و متعارف ساماندهی داده‌ها می‌کاهد. ساختار داده‌های ماندگار
ساختار داده‌ای کاملاً پایدار است اگر هر نگارش هم در دسترس باشد و هم تعدیل شود. اگر در اینجا عملیاتی بود که از ترکیب دو ورژن قبل یک ورژن جدید خلق می‌کرد ساختار داده‌ای پایدار ترکیبی فراخوانی شده بود. این ساختار دادها (پایدار)نامیده می‌شود. ساختاری که(پایدار) نیست گذرا نامیده می‌شود این ساختار داده‌ها بیشتر (منحصراً) در برنامه نویسی تابعی و منطقی رواج دارند و در یک برنامه کاملاً تابعی تمام داده‌ها تغییر ناپذیر هستند. بنابراین تمام ساختار دادها به صورت خود کار کاملاً پایدار هستند. ساختار داده‌ها ی پایدار نیز می‌توانند با بروز کردن داده‌ها در همین نسخه به وجود بیایند و این کار عموماً باعث می‌شود که زمان وفضای ذخیره کمتری ازنمونه کاملاً تابعی مورد استفاده قرار بگیرند. در حالیکه پایداری داده‌ها می‌تواند خیلی ساده از طریق کپی کردن صورت بگیرد اما این کار از لحاظ فضا و زمان کارایی ندارد چون بیشتر عملیاتی که انجام می‌شود تغییرات مختصری در ساختار داده‌ها به وجود می‌آورد. یک روش بهتر این است که از شباهت‌هایی که بین ورژن‌های جدید وقدیم وجود دارد استفاده کنیم تا از ساختار بین آن‌ها به نسبت مساوی بهره ببریم مانند استفاده از فرعی که در تعدادی از ساختارهای درختی موجود است. به هر حال از آنجایی که به سرعت امکان‌پذیر نیست که مشخص شود که چند تا ورژن قبلی در این کار وجود دارد که چه قسمت‌هایی از ساختار و به دلیل اینکه غالب اوقات مطلوب آن که ورژن‌های قدیمی منسوخ شده‌اند این امر مستلزم این است که با جمع‌آوری کلکسیون‌های منسوخ ایجاد شود. شاید ساده‌ترین ساختار داده‌ای ماندگار لیست linked-singly یا لیست based-cons باشد. یک لیست ساده فرم اهداف به وسیله هر یک مراجع حامل به لیست بعد است. این پایدار است زیرا ما می‌توانیم یک انتها از لیست را بگیریم، به معنی k آیتم قبلی برای k تا و اضافه کنیم به انتهای آن. این دنباله ممکن است دو نسخه‌ای نباشد ولی در عوض مناسب برای هر دو نسخه جدید و قدیم خواهد بود.  تعدادی از منابع پایدار ساختار داده‌ها از قبیل درخت black-red و صف‌ها می‌توانند به راحتی با نسخه‌های پایدار متناسب شوند. یک نسخه پایدار آرایه‌ای ساختار داده‌ای Vlistتوسط phil bagwellتشریح شده‌است. داده ساختارهای فشرده
برای مثال، یک داده ساختار formula_4 بیت استفاده می‌کند برای ذخیرهٔ داده ساختار متراکم است، formula_5 یا formula_6 بیت برای داده ساختار فشرده است و formula_7 بیت برای داده ساختار ضمنی است. مرتب‌سازی پایدار
در این مثال دو نتیجه متفاوت ممکن است رخ بدهد، اول اینکه ترتیب نسبی داده‌ها با رکورد یکسان حفظ شودو دیگر این که این ترتیب حفظ نشود: برنامه‌ریزی منابع تولید
برنامه‌ریزی نیازمندی‌های مواد (MRP) و برنامه‌ریزی منابع تولید (MRP II) هر دو استراتژی‌های فرایندهای کسب و کار یکپارچگی اطلاعات افزایشی هستند که با استفاده از سخت‌افزار و برنامه‌های نرم‌افزاری مدولار پیوند شده به پایگاه‌داده‌های مرکزی که داده‌ها و اطلاعات کسب و کار را ذخیره و ارسال می‌کند، پیاده‌سازی شده‌اند. MRPنخست مربوط به مواد می‌شود، در حالی که MRP II مربوط به یکپارچگی کل فرایند تولید، شامل مواد، مالی و منابع انسانی می‌شود. هدف MRP II فرآهم آوردن داده‌های سازگار با تمامی اعضای فرایند تولید در طی حرکت محصول درون خط تولید است. سیستم‌های اطلاعاتی کاغذی و سیستم‌ای کامپیوتری غیریکپارچه که خروجی‌های کاغذی یا دیسکی دارند، منجر به خطاهای اطلاعاتی زیادی همچون داده‌های گم‌شده، داده‌های اضافی، خطاهای عددی که منشأ آن‌ها به ثبت شدن ناصحیح آن‌ها در سیستم است، محاسبات اشتباه بر نشات گرفته از خطاهای عددی، و تصمیمات نامناسب ناشی از داده‌های غلط یا قدیمی، می‌شوند. علاوه بر این، به دلیل اینکه در سیستم‌های غیریکپارچه، داده‌های مشابه در پایگاه‌های دادهٔ مجزای استفاده شده در مناطق عملکردی متفاوت، به‌طور متفاوت گروه‌بندی شده‌اند، برخی از داده‌ها غیرقابل اعتماد هستند. فهرست خودسازمان‌دهی‌کننده
ریشهٔ مفهوم «فهرست خودسازمان‌دهنده» یا «لیست خودسازمان‌دهنده» به سازمان‌دهی پرونده‌های ذخیره‌شده در نوارها و دیسک‌ها برمی‌گردد. استراتژی انتقال رو به جلو، که هر عنصر پس از آن که جستجو می‌شود در ابتدای فهرست قرار می‌گیرد، برای نخستین بار در سال ۱۹۶۵ و توسط شخصی به نام McCabe مطرح شد. او زمان متوسط مورد نیاز برای جستجو، در فهرستی با آرایش تصادفی عناصر را بررسی کرد تا به حالتی بهینه برای ترتیب عناصر دست یابد. ترتیب بهینه در این فهرست در حالتی روی می‌داد که عناصر هریک بر اساس احتمال دسترسی خود مرتب شوند به صورتی که عنصری با بیشترین میزان دسترسی در سر فهرست قرار بگیرد. ترتیب بهینه ترتیبی از پیش تعیین شده نبود و در طول زمان می‌توانست تغییر کند. پس از آن McCabe استراتژی جابه‌جایی را ارائه داد که در آن هر عنصر در هنگام جستجو به جای انتقال به سر فهرست با عنصر ماقبلش در فهرست جابه‌جا می‌شود، او حدس زد که محدودهٔ زمان جستجوی میانگین در استراتژی جابه‌جایی، با فرض استقلال جستجوها، از همین زمان در استراتژی انتقال رو به جلو بیشتر نمی‌شود. این حدس او بعدها توسط شخصی به نام Rivest اثبات گردید. علاوه بر موارد فوق McCabe توانست نشان دهد که هر دو روش انتقال رو به جلو و نیز جابه‌جایی در نهایت به ترتیب بهینه منجر می‌شوند. با دستیابی به پیشرفت‌های بیشتر، الگوریتم‌های دیگری توسط محققانی همچون ریوِست، تِنِنباوم، نیمز، کنوت، بنتلی، و McGeoch ارائه شد. داده‌های زیست‌محیطی
مدیریت برنامه و نظارت، اطمینان از اینکه نظارت با مجوز در مکان‌ها و پارامترهای صحیح و با تناوب درست انجام شده‌است، پیش‌پردازش داده‌ها، انجام محاسبات و اعتبارسنجی داده‌ها برای مطابقت با هرگونه هشدار یا سطح گزارش‌دهی، تهیه گزارشها معمول انطباق برای مقامها. مدیریت موارد فوق می‌تواند پیچیده و وقت‌گیر باشد و منجر به جذب بیشتر سیستم‌های نرم‌افزاری طراحی شده برای مدیریت انطباق با محیط زیست بشود. این سیستم‌ها اغلب تحت عنوان "سیستم‌های مدیریت داده‌های محیطی شناخته می‌شوند که انتخاب آنها منوط به تعدادی از معیارهای کلیدی است. بیوانفورماتیک
به منظور درک بهتر از چگونگی تغییر فعالیت‌های سلولی نرمال در بیماری‌های مختلف، باید اطلاعات زیستی ترکیب شوند تا تصویری جامع از این فعالیت‌ها شکل بگیرد. از اینرو بیوانفورماتیک در زمینه تجزیه و تحلیل و تفسیر انواع مختلفی از داده‌ها به کمک ما می‌آید. این داده‌ها شامل توالی نوکلئوتیدها و اسیدهای آمینه، دومین‌ها و ساختارهای پروتئینی است. فرایند تجزیه و تحلیل و تفسیر اطلاعات شامل: - توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های رایانه‌ای به منظور دسترسی کارآمد، استفاده و مدیریت از انواع مختلفی از اطلاعات - توسعهٔ الگوریتم‌های جدید (فرمول‌های ریاضی) و مقیاس‌های آماری به منظور ارزیابی ارتباطات میان اعضای مجموع داده‌های حجیم تحلیل داده‌ها
داده از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌شود. پیش‌نیازها می‌تواند توسط تحلیل‌گران و متولیان داده وسیله ارتباطی باشد. مثلاً تجهیزات فناوری اطلاعات که در یک سازمان است. همچنین داده می‌تواند از سنسورهای داخل محیط مانند دوربین‌های ترافیک، ماهواره، وسایل ثبت و غیره جمع‌آوری شود. همچنین می‌تواند از طریق مصاحبه‌ها، دانلود از منابع آنلاین یا خواندن اسناد به دست آید. مرتب‌سازی شل
البته این نکته قابل توجه است که مرتب‌سازی صدفی درحقیقت به تنهایی داده‌ها را مرتب نمی‌کند بلکه به نوعی از سایر مرتب‌سازی‌ها استفاده کرده و با یک دسته‌بندی مناسب که موجب می‌شود تعداد دفعاتی که هر داده بررسی می‌شود کاهش یابد، کارایی آن‌ها را افزایش می‌دهد. مدل‌های انتزاعی پایگاه داده‌ها
چنین سلسله مراتبی به صورت ترتیبی فیزیکی از رکوردها در حافظه بکار گرفته می‌شود. دستیابی به رکوردها با ترکیبی از یک نشانگر و پویش پی در پی در درون ساختار داده‌ها انجام می‌پذیرد. از اینرو ساختار سلسله مراتبی برای برخی از عملیات‌های پایگاه داده در هنگامی که مسیر کامل (در مقایسه با پیوندک (لینک) رو به بالا و ستون مرتب‌سازی) ذخیره‌سازی آن رکورد مشخص نباشد روشی ناکارآمد است. چنین محدودیتهایی با افزودن سلسله مراتب منطقی به سلسله مراتب فیزیکی مبنا در ویرایش‌های بعدی IMS مرتفع گردید. بازگشت (علوم رایانه)
هر چند برای تمام توابع بازگشتی راه حل روشنی نمی‌توان یافت اما برج‌های هانوی از این قاعده مستثنی است: در اصطلاح کامپیوتری، ساختمان داده به روشهایی از ذخیره اطلاعات گفته می‌شود که برای استفاده بهینه از اطلاعات ذخیره شده اتخاذ می‌شود. غالباً انتخاب یک ساختمان داده موجب ایجاد الگوریتم‌های متناسب با آن خواهد شد که این دو در کنار هم موجب افزایش سرعت انجام یک وظیفه یا کاهش مصرف حافظه برای پردازش داده می‌شود؛ سنگ بنای ساختمان‌های داده انواع داده و اشاره گرهای گوناگون است. که با توجه به چگونگی تعریف کاربرد آن‌ها در هر زبان برنامه نویسی پیاده‌سازی آن‌ها متفاوت خواهد بود. در زیر می‌توانید تعریف ساده‌ای از گرهٔ فهرستهای پیوندی را مشاهده کنید. عنصر بعدی در ساختار گره اشاره گری است به یک ساختار گره. در زیر می‌توانید تعریف ساده‌ای از درخت‌های دودویی را مشاهده کنید. همانند گره‌ها برای لیست‌های الحاقی در اینجا نیز تعریف به صورت بازگشتی است. در اینجا دو اشاره‌گر داریم، یکی به زیر درخت سمت چپ و دیگری به زیر درخت سمت راست. پایگاه داده
پایگاه داده اصطلاحات گرا ایجاد شده بر یک پایگاه داده شی گرا، اغلب برای یک رشته خاص سفارشی است. پایگاه داده داده‌های بدون ساختار در نظر گرفته شده برای ذخیره در راه کنترل و حفاظت اشیاء گوناگون که متناسب نیست در نظر گرفته شده‌اند. به‌طور طبیعی و به راحتی در پایگاه داده‌های مشترک وجود دارند. اکثردی. بی.ام. اس‌ها در حال حاضر برای حمایت از داده‌های بدون ساختار به روش‌های مختلف است، و دی.بی.ام. اس‌های جدید مخصوص در حال ظهور است. مدیریت داده
مدیریت داده ، توسعه، اجرا و نظارت برنامه‌ها، سیاست‌ها و شیوه‌هایی است که مناسب با یک دوره حیاتی اطلاعات یک سازمان را مدیریت می‌کند. امروزه موفقیت سازمان‌ها به شیوه‌های مدیریت بستگی دارد. مدیریت باید با روش‌های استانداردی انجام پذیرد تا با چالش‌های رو به رو به درستی برخورد کند. مفهوم مدیریت داده در دهه ۱۹۸۰ به وجود آمد. مدل‌های انتزاعی پایگاه داده‌ها
الگوی کاری کاربران پایگاه داده‌ها را در سطح منطقی مشخص می‌کند. شگردهای مختلفی برای مدل‌های داده‌ای وجود دارد. برای هر یک از مدل‌های منطقی اجراهای فیزیکی مختلفی قابل پیاده‌سازی است و سطوح کنترل مختلفی در انطباق فیزیکی برای کاربران مهیا می‌کند. یک انتخاب مناسب تأثیر مؤثری بر اجرا دارد. یک مدل داده‌ای تنها شیوه ساختمان بندی داده‌ها نیست بلکه معمولاً به صورت مجموعه‌ای از عملیات‌ها که می‌تواند روی داده‌ها اجرا شود تعریف می‌شوند. سلسله‌مراتب داده
ساختار فوق می‌تواند در مدل سلسله مراتبی مشاهده شود که یکی از راه‌های سازماندهی داده‌ها در یک پایگاه داده‌است. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
formula_1 متمرکز سازی داده‌ها، شامل جابه‌جایی داده‌های اصلی است به گونه ای که بردار میانگین کل، برابر با صفر باشد. این در حالی است که کاهش داده‌ها به واریانس واحد، باعث می‌شود همه متغیرها، به‌طور مساوی و صرف نظر از واریانس هریک، در نحوه ارائه مشاهدات در فضای ابعادی کاهش یافته، سهیم باشند. این ویژگی، در صورتی مفید است که بزرگی واریانس هر واحد جرمی به اهمیت نسبی، آن مربوط نباشد؛ بنابراین اگر فقط داده‌های متمرکز (ماتریس کواریانس) وارد الگوریتم PCA شوند، نسبت جرم به وزن‌های هر داده، تأثیر بیشتری در چگونگی مشاهده‌ها در فضای ابعادی کمتر خواهد داشت. در حالی که متمرکز سازی و مقیاس‌بندی (همبستگی)، اثرات ناشی از نسبت جرم به وزن با واریانس‌های بزرگ را کاهش می‌دهد. اگر همه متغیرها، واحد و نوع یکسان داشته باشند، از ماتریس کواریانس استفاده می‌شود. به‌طور خلاصه، PCA سعی در ایجاد ترکیبات خطی در متغیرهای اصلی که به‌طور خطی مستقل (متعامد) از یکدیگر هستند، دارد. این کار به گونه‌ای انجام می‌شود که فاصله اقلیدسی در بین مشاهدات حفظ شود. یکپارچگی داده‌ها
داشتن یک کنترل خوب و به خوبی تعریف کردن داده‌ها در سیستم یکپارچگی باعث افزایش ثبات (یک سیستم متمرکز انجام تمام عملیات تمامیت داده ها)، عملکرد (تمام عملیات تمامیت داده‌ها در ردیف همان مدل قوام انجام شده‌است)، قابلیت استفاده مجدد (تمام برنامه‌های کاربردی بهره مندی از یک سیستم تمامیت متمرکز داده ها)، و نگهداشت‌پذیری (یک سیستم متمرکز برای همه دولت‌های تمامیت داده ها) می‌شود. داده بدون ساختار
داده بدون ساختار (یا اطلاعات بدون ساختار) به اطلاعاتی گفته می‌شود که یا مدل داده ی از پیش تعیین شده‌ای ندارد، یا به صورت پیش فرض سازمان‌دهی نشده‌است. داده‌های بدون‌ساختار معمولاً پر از «نوشته متنی ساده» می‌باشند، اما داده‌هایی مثل تاریخ، اعداد، یا واقعیت‌ها هم می‌توانند بدون‌ساختار باشند. داده‌های بدون‌ساختار باعث بینظمی یا ابهام‌هایی برای برنامه‌های کامپیوتری مرسوم می‌شوند که در داده‌های ساختار دار موجود در فیلدهای پایگاه داده، یا در سندهای دارای ، وجود ندارد. ساخت و تولید هوشمند
ساخت و تولید هوشمند با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، فرایندهای پیچیده را اصلاح می‌کند و زنجیره‌های تأمین را مدیریت می‌کند. تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها به روشی برای جمع‌آوری و درک مجموعه‌های داده‌ای بزرگ از سه جنبه گفته می‌شود که به این سه جنبه سه و (V) گفته می‌شود: سرعت، تنوع و حجم. معیار سرعت فرکانس به دست آوردن داده‌ها است که می‌تواند همزمان با استفاده از داده‌های قبلی باشد. معیار تنوع انواع مختلف داده‌هایی را که ممکن است مورد استفاده قرار گیرند توصیف می‌کند. معیار حجم نیز نمایانگر تعداد داده‌ها است. تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها به شرکت امکان استفاده از تولید هوشمند برای پیش‌بینی تقاضا و نیاز به تغییر در طراحی را می‌دهد به جای آنکه در مقابل سفارشات دریافت شده تصمیمی اتخاذ کنند. پایگاه داده
پایگاه داده فعال شامل رویداد معماری محور است که می‌تواند به شرایط هر دو داخل و خارج از پایگاه داده، پاسخ دهد. استفاده احتمالی عبارتند از نظارت بر امنیت، هشدار، جمع‌آوری آمار و مجوز. بسیاری از بانک‌های اطلاعاتی و ارائه ویژگی‌های پایگاه داده فعال در قالب عوامل پایگاه داده. مدیریت اطلاعات سلامت
صحت داده‌ها به طراحی سیستم اطلاعات دستی یا کامپیوتری برای جمع‌آوری، ثبت، دخیره، پردازش، دسترسی و نمایش دادگان و همچنین توانایی و پیگیری افرادی که در هر مرحله از این فعالیت‌ها درگیر هستند، بستگی دارد. کلیه افرادی که در مستندسازی یا استفاده از اطلاعات بهداشتی دخیل هستند، مسئول کیفیت این اطلاعات هستند. طبق مدل مدیریت کیفیت دادگان AHIMA، چهار روند کلیدی برای دادگان وجود دارد: مرتب‌سازی ادغامی چندمرحله‌ای
بعد از توزیع اولیه، مرتب‌سازی ادغامی عادی که با ۴ فایل کار می‌کند، ۱۶ تک دادهٔ ضبط شده را در ۴ سطر در کل مجموعه داده مرتب می‌کند به‌طوری‌که در مجموع ۶۴ دادهٔ ضبط شده در راستای مرتب‌سازی مجموعه داده بعد از توزیع اولیه جابه‌جا می‌شوند. یک مرتب‌سازی ادغامی چند مرحله‌ای که از ۴ فایل استفاده می‌کند ۱۷ تک دادهٔ ضبط شده را در ۴ سطر مرتب می‌کند، اما از آنجایی که به ازای هر سطر در آخرین مرحله، کسری از داده‌های مجموعه داده جابه‌جا می‌شود در مجموع تنها ۴۸ دادهٔ ضبط شده در راستای مرتب‌سازی مجموعه داده بعد از توزیع اولیه جابه‌جا می‌شوند. در این مورد ضریب عمل کرد مرتب‌سازی ادغامی معمولی برابر ۲٫۰ است در حالی که ضریب عمل کرد سراسری چندمرحله‌ای تقریباً برابر ۲٫۷۳ است. برای توضیح دادن چگونگی ارتباط بین ضریب کاهش عملکرد و بازدهی الگوریتم مرتب‌سازی از معادلات ضریب کاهش عملکرد که در ذیل آمده بهره می‌بریم: حفاظت از پایگاه داده فناوری اطلاعات
امروزه سیستم‌های فناوری اطلاعات به‌طور گسترده شبکه ای معمولاً تکنولوژی اطلاعات در دولت و کسب و کار را مشخص می‌کنند. به همین دلیل، بهتر است تمام سیستم اطلاعات IT و نه فقط سیستم‌های فردی را در محدوده تحلیل و مفهوم امنیت فناوری اطلاعات مورد توجه قرار دهد. برای اینکه بتوانید این کار را مدیریت کنید، منطقی است که کل سیستم IT را به قطعات جداگانه تقسیم کنید و هر بخش یا حتی یک شبکه فناوری اطلاعات را به‌طور جداگانه بررسی کنید. مستندات دقیق در مورد ساختار آن لازمه استفاده از کاتالوگ‌های حفاظت از پایگاه اطلاعاتی در یک شبکه IT است. برای مثال می‌توان از طریق تجزیه و تحلیل ساختار IT که در بالا توضیح داده شد، به دست آورد. اجزای کاتالوگ حفاظت از پایگاه داده IT باید در نهایت بر روی اجزای شبکه IT مورد نظر در یک مرحله مدل‌سازی قرار گیرد. سامانه فایل‌بندی
سامانه پشتیبان داده به‌طور معمول، داده‌های ذخیره شده به صورت تراکنشی را مستقیماً پشتیبانی نمی‌کنند، این موجب می‌شود که عملیات بازیابی مجموعه داده‌های قابل اعتماد و سازگار، سخت شود. بیشتر نرم‌افزارهای پشتیبانی داده، بدون توجه به حالت تراکنشی مشترک موجود بین چند پرونده در یک مجموعه پایگاه داده، فقط اعلان می‌کنند که آیا داده‌ها بعد از مدت زمان معینی تغییر کرده‌اند، یا نه. در بعضی از پایگاه داده‌ها، راه حل بدست آمده برای این مشکل اینست که، یک آرشیو از وضعیت هر پرونده، شامل تمام داده‌های بدست آمده تا آن زمان و ذخیره‌سازی این داده‌ها در نرم‌افزار پشتیبان، به صورتی که مستقیماً با پایگاه داده‌های تراکنشی فعال در ارتباط نباشد، است. بازیابی نیازمند جداسازی بازسازی پایگاه داده از وضعیت پرونده، بعد از اینکه پرونده در نرم‌افزار پشتیبان ذخیره شد، می‌باشد. تراز ساختمان داده
تراز ساختمان داده یا هم‌تراز‌سازی داده ساختار روشی است که داده در حافظه رایانه، مرتب‌سازی و مورد دستیابی قرار می‌گیرد. این عمل دارای سه بخش کلی هم‌ترازسازی داده، داده‌ساختار لایه‌گذاری و دسته‌بندی می‌باشد.در زبان‌های برنامه‌نویسی، هر شی‌ای که به عنوان داده کاربرد دارد دارای دو ویژگی است: مقدار و مکان ذخیره‌سازی. منظور از هم‌ترازسازی داده این است که آدرس هر شی داده قابل تقسیم بر ۱، ۲، ۴ یا ۸ باشد. به‌طور مثال، اگر آدرس داده‌ای 12FEECh باشد که معادل ۱۲۴۴۹۰۸ در سیستم اعشاری است، آنگاه این داده در یک سیستم هم‌ترازسازی ۴ بایتی قرار دارد چرا که بزرگترین توانی از دو که آدرس داده بر آن بخش‌پذیر است، ۴ می‌باشد. مدل‌سازی منطقی
مدل منطقی داده ها یا ال-دی-ام در معماری داده ها بازنمایشی است از جزئیات داده های سازماندهی شده، که مستقل از فن آوری بوده و به زبان تجاری بیان شده است. مدل منطقی داده ها در واقع افراد، مکانها، اشیا و قواعد و ارتباطات میان آنها را استانداردسازی می کند. در این مدل‌سازی بیشتر موجودیتها و رابطه‌ها به همراه توضیحاتی که در زیر آن‌ها نوشته می‌شود، ارائه می‌گردند. بسته‌بندی دارو
بسته بندی دارویی بسیار مقرون به صرفه است اما بسته به کشور مبدأ یا منطقه، جزئیات آن کمی متفاوت است. چندین عامل متداول می‌تواند شامل موارد زیر باشد: اطمینان از ایمنی بیمار، اطمینان از اثربخشی دارو در طول عمر مفید، یکنواختی دارو از طریق قطعات مختلف تولید، مستندسازی کامل کلیه مواد و فرایندها ، کنترل اثرات احتمالی اجزای بسته بندی به داخل دارو ، کنترل تجزیه دارو توسط اکسیژن، رطوبت، گرما و غیره، جلوگیری از آلودگی میکروبی، بی اثر شدن و غیره. بسته بندی بخشی جدایی ناپذیر از محصولات دارویی است. مجموعه داده
مجموعه داده () یا مجموعه داده‌ها، به مجموعه‌ای از داده‌های آماری یا دیتاهای رایانه‌ای مربوط به یک پایگاه داده اطلاق می‌شود، که با هدف یکپارچه نمودن داده‌ها، محتویات آن را در قالب یک جدول پایگاه داده یا یک ماتریس داده‌ای، تنظیم و مرتب می‌نمایند، که در آن، هر ستون از پایگاه داده، نشان دهنده یک متغیر خاص است و هر ردیف نیز به یکی از اعضای مجموعه داده‌های مورد نظر مرتبط می‌باشد. مجموعه داده‌ها برای هر یک از اعضا، یک متغیر مانند ارتفاع و وزن تعریف و فهرست می‌کند، که هر مقدار به عنوان یک پایگاه داده مجزا، شناخته می‌شود. برنامه‌ریزی منابع سازمانی
خدمهٔ پشتیبانی فنی اغلب به متقاضیانی پاسخ می‌دهند که برای ساختار یکی شدهٔ متقاضی نامناسب است. نگرانی‌های امنیتی کامپیوتر پیش می‌آیند. برای مثال در زمان آموزش چگونگی تغییر پایگاه داده‌ها به یک غیر برنامه‌نویس در شرکتی که به یک رد ممیزی از تغییرات نیاز دارد و در زمان تحقق به بعضی از استانداردهای تنظیمیERPها اغلب به عنوان نرم‌افزاری بسیار سخت و بسیار سازگاری با جریان ویژه کار و فرایند بعضی از شرکت‌ها دیده می‌شوند – از آن‌ها به عنوان یکی ازعوامل اصلی شکست آن‌ها ذکر می‌شود. یکپارچگی داده‌ها
امروزه، از آنجا که تمام پایگاه داده‌های مدرن از این ویژگی (نگاه کنید به مقایسه سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه ای)استفاره می‌کنند، آن را تبدیل به مسئولیت defacto از پایگاه داده برای اطمینان از درستی داده‌ها کرده‌است. سیستم‌های خارج از مورخ و میراث با استفاده از سیستم فایل (متن، صفحات گسترده، ISAM، فایل‌های مسطح، و غیره) برای مدل قوام آن‌ها فاقد هر نوع مدل از یکپارچگی داده‌ها است. این امردر شرکت‌هامستلزم سرمایه‌گذاری در ایجاد سیستم‌های تمامیت داده‌ها بر اساس یک برنامه در مقدار زیادی از زمان، پول، و پرسنل که به‌طور مؤثر تکراری یکپارچگی داده‌ها سیستم‌های موجود در پایگاه داده‌های مدرن می‌توان یافت است. بسیاری از شرکت‌ها، در واقع بسیاری از سیستم‌های پایگاه داده خود، ارائه محصولات و خدمات، مهاجرت به خارج از مورخ و میراث به پایگاه داده‌های مدرن برای ارائه این داده‌ها ویژگی‌های تمامیت است. این شرکت‌ها صرفه جویی‌های قابل توجهی در زمان، پول و منابع ارائه می‌دهند چرا که آن‌ها مجبور نیستند دوباره در هر نرم‌افزار یکپارچگی داده‌ها سیستم که باید در هر زمان مورد نیاز کسب و کارنیازمند تغییر است را انجام دهند. مدیر سامانه
امنیت یکی از مهم‌ترین مسایل مورد توجه متخصصین در ساخت، توسعه و نگهداری بانک‌های اطلاعاتی می‌باشد. کارشناس پایگاه داده اغلب معیارهای امنیتی را تعیین و بر سطح دسترسی‌های کاربران کنترل دارند. به عنوان مثال در پایگاه داده بانک‌ها، اطلاعات کاملی از مشتریان و حساب‌های بانکی آن‌ها از جمله نام، نام خانوادگی، نام پدر، شماره شناسنامه، آدرس محل سکونت، شماره حساب بانکی و مقدار برداشت یا واریز وجه توسط دارنده هر حساب ثبت و نگهداری می‌شود؛ لذا این وظیفه مدیر و کارشناس پایگاه داده بانک است که دسترسی افراد را کنترل کرده و طوری سامانه را طراحی کرده باشد که هر فرد تنها بتواند به اطلاعات حساب خود یا در حد سطح دسترسی مجازش، به اطلاعات و داده‌های دیگر دست یابد. یکپارچگی داده‌ها
با اجرای دقیق و اجرای این قوانین تمامیت داده‌ها، میزان خطاداده‌ها بسیار پایین‌تر است بنابراین زمان کمتریدر تلاش برای عیب یابی و ردیابی نتایج محاسبات معیوب می‌تواند صرف می‌شود. به این معنی که صرفه جویی زیادی در هزینه نیروی انسانی می‌شود. مدل ملی تبادل اطلاعات
برای تبادل مؤثر داده‌ها باید درک معناشناسی مشترکی از داده میان سازمان‌های شرکت‌کننده وجود داشته باشد و داده‌ها باید در یک روش معنا گرایی ثابت قالب بندی شوند که به آن ساختار ثابت داده می‌گویند. پایگاه داده تحلیلی
در حال حاضر دو رویکرد کلی در روند پردازش داده ها در پایگاه های داده تحلیلی وجود دارد:داده‌های خام از منابع اطلاعاتی مختلفی جمع‌آوری شده و در لایه staging وارد می‌شوند. منبع داده خام می‌تواند یک سیستم ERP، پایگاه داده یک برنامه کاربردی یا یک فایل Excel باشد. در اصل، یک پایگاه داده تحلیلی باید امکان دسترسی و پردازش انواع منابع داده اعم از ساخت یافته (مانند پایگاه های داده)، نیمه ساخت یافته (مانند فایل های Excel) یا غیر ساخت یافته (مانند فایل های متنی یا صفحات اینترنتی) را داشته باشد. سازماندهی
ساختار سازمانی، چارچوبی است که مدیران برای تقسیم و هماهنگی فعالیت‌های اعضای سازمانی آن را ایجاد می‌کنند. ساختار سازمانی سازمان‌های مختلف با هم متفاوت‌اند زیرا شرایط محیطی و راهبردها و اهدافی که سازمان‌ها دنبال می‌کنند با هم تفاوت دارند. ساختار سازمانی الگوهای تعیین شده برای روابط میان اعضای یک سازمان است و نظامی رسمی است زیرا مدیران عالی به‌طور رسمی آن را پدید می‌آورند. ساختار سازمانی از عواملی چون «محیط»، «فناوری»، «اندازه»، و «استراتژی» سازمان و نحوهٔ توزیع «قدرت کنترل» در آن قرار دارد. مرتب‌سازی شل
به عنوان مثال برای مرتب‌سازی داده‌های { ۲ ۸ ۹ ۴ ۳ ۷ ۵ ۱ ۶ ۰ ۲ ۴ ۸ ۶ ۱ ۵ ۰ ۹ ۷ } با این روش، ابتدا داده‌ها در چند ستون (مثلاً در این جا در ۷ ستون) قرار داده می‌شود و سپس هر ستون به صورت مجزا مرتب می‌شود: در مرحله بعد: دنباله فاصله‌ها یک قسمت کامل از مرتب‌سازی شِل می‌باشد. هر دنباله افزایشی ای می‌تواند در آن مورد استفاده قرار بگیرد به شرطی که آخرین عنصر افزاینده آن ۱ باشد. الگوریتم با انجام یک مرتب‌سازی درجی فاصله‌ای شروع به کار می‌کند که فاصله در آن اولین عدد موجود در دنباله فاصله‌ها می‌باشد. سپس با انجام مرتب‌سازی درجی فاصله‌ای با استفاده از هر عدد موجود در دنبالهٔ فاصله‌ها به کار خود ادامه می‌دهد تا آنجا که فاصله به مقدار ۱ برسد. وقتی که مقدار فاصله ۱ باشد مرتب‌سازی فاصله‌ای به سادگی یک مرتب‌سازی درجی معمولی است که ضمانت می‌کند که لیست نهایی مرتب شده‌است. دنباله فاصله‌ای اصلی که توسط خود دونالد شِل پیشنهاد شد از formula_2 شروع می‌شود و همین طور آنقدر عدد را نصف می‌کند تا به ۱ برسد. این دنباله کارایی فوق‌العاده‌ای برای الگوریتم‌های چهارتایی مثل مرتب‌سازی درجی فراهم می‌کند، ولی به کمی تغییر می‌توان زمان اجرای متوسط و بدترین حالت آن را باز هم بهبود بخشید. درکتاب مرجع وایس (Weiss) نشان داده شده‌است که اگر داده اولیه یک آرایه به صورت {کوچک اول، بزرگ اول، کوچک دوم، بزرگ دوم و...} باشد که در آن نیمهٔ بالایی اعداد در موقعیت مرتب شده در خانه‌های زوج و نیمهٔ پایینی اعداد به همین صورت در خانه‌های فرد قرار گرفته باشند، این دنباله یک مرتب‌سازی با بدترین زمان اجرای formula_3 را تولید خواهد کرد. شاید مهم‌ترین ویژگی مرتب‌سازی شِل این باشد که حتی با کم و کم تر شدن فاصله‌ها عناصر به صورت k- مرتب شده باقی می‌مانند. برای مثال اگر لیستی در ابتدا ۵- مرتب شده باشد و آن را ۳- مرتب‌سازی کنیم آنگاه لیست نه تنها ۳- مرتب شده‌است، بلکه ۳ و ۵- مرتب شده نیز می‌باشد. اگر این درست نبود الگوریتم عملیاتی که در تکرارهای قبلی انجام داده‌است را خنثی می‌کند و دوباره از اول شروع به کار می‌کند و چنین زمان اجرای پایینی نخواهد داشت. بسته به نوع دنباله فاصله انتخاب شده، ثابت شده‌است که مرتب‌سازی شِل دارای بدترین زمان اجرایformula_3 (با استفاده از افزاینده‌های شِل که ۱/۲ اندازه آرایه هستند و هر بار نصف می‌شوند)، formula_5 (با استفاده از افزاینده‌های هیباردِ formula_6)، formula_7 (با استفاده از افزاینده‌های سِدگِویکِ formula_8 یاformula_9)، یا formula_10 (با استفاده از افزاینده‌های پرَتِ formula_11)، و احتمالاً زمان‌های اجرای بهتر و اثبات نشده‌ای، می‌باشد. همچنین توسط پونن (Poonen)، پلکستون(Plaxton) و سوئل(Suel) اثبات شد که بدترین حالت مرتب‌سازی شِل به صورت formula_12 وجود ندارد. بهترین دنباله با استناد به تحقیقات Marcin Ciura دنبالهٔ codice_5 می‌باشد. این تحقیقات همچنین نتیجه می‌دهند که در مرتب‌سازی شِل مقایسه‌ها، به جای جابجایی، باید عملکرد غالب در نظر گرفته شوند. مرتب‌سازی شِل با استفاده از این دنباله از مرتب‌سازی درجی، یا هیپ سریع تر اجرا می‌شود و با این حال که در آرایه‌های کوچک، از مرتب‌سازی‌سازی سریع نیز سریع تر عمل می‌کند، در آرایه‌های به قدر کافی بزرگ از آن باز می‌ماند. بعد از ۱۷۵۰ در دنباله بالا، فاصله‌هایی با پیشروی هندسی می‌توانند مورد استفاده قرار بگیرند. مثل: nextgap = round(gap * ۲٫۲) یک دنبالهٔ دیگر که به صورت تجربی بهتر عمل می‌کند دنبالهٔ اعداد فیبوناچی (بدون یکی از ۱های اولیه) دو بار به توان عدد طلایی است، که دنبالهٔ زیر را ناشی می‌شود: مدل‌های انتزاعی پایگاه داده‌ها
در یک مدل سلسله مراتبی داده‌ها در یک ساختار درخت مانند سازماندهی شده که در آن هر رکورد دارای یک والد است. یک ستون مرتب‌سازی نیز رکوردهای خواهر/برادر را مرتب نگه می‌دارد. ساختار سلسله مراتبی در دوران سامانه‌های مدیریت پایگاه داده ابررایانه‌ها (mainframe) از جمله در سامانه‌های مدیریت اطلاعات (IMS) به وسیلهٔ IBM به‌طور گسترده ای استفاده می‌شد و هم‌اکنون الگویی از ساختار سندهای XML است. این ساختار امکان یک رابطهٔ تک-به-بسیار میان دو نوع داده را فراهم می‌کند. چنین ساختاری برای نشان دادن بسیاری از روابط در جهان واقعی نیز بسیار کارآمد است مانند دستور پخت، جدول محتویات، ترتیب پارگرافها/ابیات شعر، یا هر نوع اطلاعات تودرتو. نرم‌افزار پیشگیری از دست دادن داده‌ها
سیستم های تعیین شده ، تلاش های غیرمجاز برای کپی یا ارسال داده های حساس را، آگاهانه یا ناآگاهانه، عمدتاً توسط پرسنلی که مجاز به دسترسی به اطلاعات حساس هستند، شناسایی و از آنها جلوگیری می کنند و برای طبقه بندی اطلاعات معین به عنوان اطلاعات حساس، از مکانیزم هایی از قبیل تطبیق دقیق داده ها ، اثر انگشت ساختاری داده ها ، روش های آماری ، تطبیق قانون و عبارت های منظم ، واژگان منتشر شده ، تعاریف مفهومی ، کلمات کلیدی و اطلاعات متنی مانند منبع داده ها استفاده می کنند. برنامه‌ریزی منابع سازمانی
با توجه عمیق‌تری به سامانه‌های ERP، یک عامل کلیدی جمع‌آوری داده از همهٔ بخش‌های یک سازمان است. برای عملی شدن آن، یک سیستم ERP بر پایهٔ یک پایگاه داده خاص همراه با چندین واحد نرم‌افزاری است که عملکردهای مختلف یک سازمان را پوشش می‌دهد. برخی سازمان‌ها «آنهایی که دارای مهارت‌های کافی IT برای ساخت محصولات نرم‌افزاری متعددی هستند» اجزای اجرایی یک سیستم ERP را انتخاب و ارتباط خارجی با دیگر سامانه‌ها را توسعه می‌دهند. خوشه‌بندی
یک روش شناخته شده، مدل مخلوط گاوس (با استفاده از الگوریتم حداکثر سازی انتظار) است. مجموعه داده‌ها معمولاً با یک ثابت (برای جلوگیری از overfitting) تعداد توزیع‌های گاوسی که به صورت تصادفی استفاده شده و به منظور مناسب تر کردن مجموعه داده مدل، پارامترهای آن به‌طور تکراری بهینه شده‌است که به یک بهینه محلی همگرا می‌شود، بنابراین در طول چند اجرا ممکن است نتایج متفاوتی تولید کند. به منظور به دست آوردن خوشه بندی سخت، اشیاء اغلب به توزیع گاوسی که به احتمال زیاد متعلق به آنهاست، اختصاص داده‌است که برای خوشه بندی نرم، اینکار لازم نیست. خوشه بندی مبتنی بر توزیع، مدل‌های پیچیده‌ای را برای خوشه‌ها ایجاد می‌کند که می‌تواند همبستگی و وابستگی ویژگی را نشان دهد. زمان‌بندی نوبت گردشی
در تغییر دادن داده‌ها و دیگر تسهیم کنندگان آماری الگوریتم Round-robin می‌تواند به عنوان یک چاره به منظور مرتب کردن داده‌ها استفاده شود. یک تسهیم‌کننده، یک مبادله یا یک مسیر یاب را که الگوریتم زمان بندی Round-robin را حمایت می‌کنند، برای هر جریان داده‌ها و اطلاعات صف داده جدا داردکه جریان داده‌ها توسط آدرس منبع و مقصد آن شناخته می‌شود. الگوریتم اجازه می‌دهد که هر جریان داده‌های فعال که دارد بسته اطلاعات در صف داده‌ها گرفتن در انتقال بسته‌ها روی کانال‌های تقسیم شده در یک نظم و ترتیب تکراری تناوبی. الگوریتم زمان بندی نگه دارنده کار است بدین معنی که اگر یک جریان بیرون بسته‌ها باشد جریان داده‌های بعدی جای آن را خواهد گرفت از این رو الگوریتم سعی دارد که منابع پیوندی را از رفتن به مبانی بیهوده و غیرقابل استفاده جلوگیری کند. الگوریتم Round-robin منجر به انصاف بیشینه – کمینه می‌شود اگر بسته داده‌ها به صورت مساوی اندازه بندی شده باشند، زمانی که جریان داده‌ها در انتظار قرار گرفته‌است طولانی‌ترین زمان برتری زمان بندی را نوید می‌دهد. این امر ممکن است که مطلوب نباشد که اندازه بسته داده‌ها از یک وظیفه تا وظیفه دیگر به صورت گسترده تغییر کند. یک کاربر که بسته‌های بزرگ تر تولید کند از دیگر کاربران بیشتر مورد علاقه واقع خواهد شد. در این مورد ایجاد صف داده‌های منصفانه ترجیح داده می‌شود. اگر ضمانت قرار دادن یا بی‌تفاوت بودن کیفیت سرویس دهی پیشنهاد شود و نه تنها بهترین تلاش برای ارتباط برقرار کردن الگوریتم زمان بندی کسری Round-robin (DRR)، الگوریتم Round-robin وزین (WRR) یا الگوریتم صف داده‌های منصفانه وزین (WFQ) ممکن است در نظر گرفته شود. در شبکه‌هایی که نیاز به دسترسی زیاد است، جایی که چندین ترمینال به یک محیط فیزیکی تقسیم شد وصل شده باشند، الگوریتم زمان بندی Round-robin ممکن است توسط شماتیک دسترسی کانال‌های گذری حمایت شود نظیر رینگ نشان، یا توسط شمارش یا نگاهداری منابع از یک ایستگاه کنترل مرکزی باشد. در یک بسته بی سیم متمرکز شده شبکه رادیویی جایی که ایستگاه‌های زیادی از یک فرکانس کانال سهم دارند، الگوریتم زمان بندی در یک ایستگاه پایه مرکزی ممکن است برش‌های زمانی را برای ایستگاه‌های سیار نگاه داری کنند در مد Round-robin و انصاف را تأمین کنند. اما اگر سازگاری پیوندی استفاده شود موجب خواهد شد که زمانی طولانی تر برای انتقال یک مقدار معینی داده برای کاربران غنی به کار گرفته شود نسبت به دیگران زمانی که شرایط کانال فرق کند. شاید پر بازده این باشد که انتظار کشیدن برای انتقال تا زمانی که شرایط کانال تحت بهبود قرار بگیرد یا حداقل برتری زمان بندی به کاربران غنی داده شود. الگوریتم Round-robin از این استفاده نمی‌کند. ظرفیت پذیرش بالاتر و بازده طیف سیستم می‌تواند با زمان بندی وابسته به کانال به دست آید. برای مثال یک الگوریتم تناسبی منصفانه یا زمان بندی ظرفیت پذیرش بیشینه. توجه داشته باشید که این موضوع آخر با کمبود زمان بندی نامطلوب شناخته می‌شود. مقیاس‌پذیری
برای اینکه پایگاه داده‌ها بتواند بدون کاهش نرخ تراکنش بر ثانیه به اندازه‌های بسیار بزرگ افزایش بابند چندین دیدگاه مختلف مورد استفاده فرار می‌گیرد. اگرچه نمی‌توان نقش پیشرفتهای سخت‌افزاری در سرعت و ظرفیت رسانه‌های ذخیره‌سازی و پردازنده‌ها و شبکه را دست کم گرفت اما فرای آن شیوه‌های متعدد معماری نیز در پیاده‌سازی پایگاه داده‌های بسیار بزرگ استفاده شده‌اند. یکی از تکنیکهایی که در اغلب سیستم‌های مدیریت پایگاه داده‌ها استفاده می‌شود پارتیشن‌بندی جداول بزرگ بر اساس طیف مقادیر فیلدهای کلیدی است. در این شیوه می‌توان با افزایش سرورهای پایگاه داده‌ها به صورت افقی تغییر مقیاس داد. همچنین باپیدایش ریزپردازندههای ۶۴ بیتی، پردازنده‌های چندهسته‌ای سیستم‌های بزرگ چند پردازنده‌ای متقارن فروشندگان سامانه‌های مدیریت پایگاه داده‌ها امکان این را می‌یابند که با استفاده از چندنخی تغییر مقیاس عمودی بدهند. رسانه ذخیره‌سازی متصل به شبکه و شبکه‌های ذخیره‌سازی به همراه شبکه‌های برسرعت محلی و فناوری کانال فیبر دست به دست هم داده‌اند تا پیکربندیهای پایگاه داده‌ها و توان رایانش توزیع شده بزرگتر با پیوند ضعیف تر(Loosely Coupled) باشند. استاندارد پر طرفدار X/Open XA از یک ناظر تراکنش سراسری برای هماهنگی میان منابع پایگاه داده نیمه-خودمختار برای اجرای تراکنشهای توزیع شده بهره می‌برد.ORacle RAC برای تحقق مقیاس‌پذیری از مدل متفاوتی بر پایه معماری «همه چیز مشترک» استفاده می‌کند که تکیه بر اتصالات پرسرعت بین سرورها دارد. در حالیکه فروشندکان سامانه‌های مدیریت پایگاه داده(DBMS)، هریک از مزایای تسبی طراحی‌های خود سخن می‌گویند، گروهی از شرکت‌ها و پژوهشگران محدودیت‌های ذاتی سامانه مدیریت پایگاه داده رابطه ای را مورد پرسش قرار می‌دهند. مثلاً GigaSpaces، ادعا می‌کند که برای رسیدن به بالاترین حد کارایی و مقیاس‌پذیری به مدلی کاملاً متفاوت برای دسترسی به داده‌های توزیع شده و پردازش تراکنش‌ها به نام معماری فضاپایه نیاز است. از سوی دیگر شرکت بیس وان نمونه‌ای از رسیدن به حداکثر مقیاس‌پذیری بدون فاصله گرفتن از مسیر اصلی فناوریهای پایگاه داده‌ها را نشان می‌دهد. در هردوحالت هیچ پایانی بر محدودیت‌های پایگاه داده‌ها در زمینه مقیاس‌پذیری به چشم نمی‌خورد. بهینه‌سازی برنامه
با در نظر گرفتن یک طرح کلی، انتخاب خوبی از الگوریتم‌های کارآمد و ساختار داده‌ها و اجرای کارآمد این الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ها، در ادامه آمده‌است. پس از طراحی، انتخاب الگوریتم‌ها و ساختارهای داده بر کارایی بیش از هر جنبه دیگر برنامه تأثیر می‌گذارد. به‌طور کلی، ساختار داده‌ها بیشتر از الگوریتم‌ها تغییر می‌کند، زیرا فرضیه ساختار داده‌ها و فرضیه‌های عملکرد آن در طول برنامه استفاده می‌شود، هرچند این می‌تواند با استفاده از انواع داده‌های انتزاعی در تعاریف تابع به حداقل برسد و تعاریف ساختار داده‌ها محدود شود به چند مکان داده و امنیت شبکه
۵=(امنیت داده)- امنیت داده ترکیبی از سیاست امنیتی و رمزنگاری را در بر می‌گیرد. رمزنگاری داده هنگامی که ذخیره می‌شود یا در شبکه شما حرکت می‌کند به عنوان روشی بسیار مناسب توصیه می‌شود زیرا چنانچه ابزارهای امنیتی از کار بیفتد یک طرح رمزنگاری قوی دادهی شما را محافظت می‌کند داده‌های گروه‌بندی‌شده
یکی‌دیگر از روش‌های دسته‌بندی‌داده‌ها استفاده از ویژگی‌های کیفی به جای بازه‌های عددی است. برای مثال، فرض کنید در مثال بالا سه نوع دانش‌آموز وجود داشته باشند: ۱) پایین‌تر از معمول، به شرط آن‌که زمان پاسخ‌گویی ۵ تا ۱۴ ثانیه باشد، ۲) معمولی، به شرط آن‌که زمان بین ۱۵ تا ۲۴ ثانیه باشد، و ۳) بیشتر از معمول، به شرط آن‌که زمان پاسخ‌گویی ۲۵ ثانیه و به بالا باشد، در این شرایط داده‌های گروه‌بندی شده به شکل زیر خواهد بود: بانک داده پروتئین
مذاکرات مربوط به بیوانفورماتیک و زیست شناسی محاسباتی نشان داد که چگونه در دسترس بودن ده‌ها هزار سازه، روش‌های کاملاً جدیدی برای پیشبرد علم را امکان پذیر کرده است. به عنوان مثال، جانت تورنتون از رویکردهای بیوانفورماتیک برای درک خانواده ها و عملکرد آنزیم‌ها استفاده می کند. وی در ارائه خود بر اهمیت یک‌پارچه سازی داده‌های ساختاری با داده‌های منابع دیگر تأکید کرد. آندره سالی یک رویکرد یکپارچه برای تعیین ساختارها را توصیف می‌کند. او با استفاده از داده‌هایی با محتوای اطلاعاتی نسبتاً محدود، نشان داد که چگونه می‌توان به یک مدل بسیار قابل قبول برای یک مجتمع منافذ هسته ای (nuclear pore complex) رسید. دیوید بیکر توضیح داد که چگونه از روش‌های آزمایش و مدل‌سازی برای طراحی و پیش بینی ساختارها استفاده می کند. دیوید سیرلز که بخاطر کارهای خود در توصیف DNA به عنوان یک زبان مشهور است، اکنون از ساختار پروتئین برای ایجاد یک دستور زبان جدید استفاده می کند. خم مرتبه زد
در آنالیز ریاضی و علوم رایانه، توابع ای مانند مرتبه Z، منحنی Lebesgue، منحنی پر کردن فضای مورتون، مرتبه مورتون یا کد مورتون داده‌های چند بعدی را در یک بعد حفظ کرده و در عین حال محلی از نقاط داده را حفظ می‌کنند. این نام از گای مک دونالد مورتون گرفته شده‌است که برای اولین بار دستور ترتیب دهی فایل‌ها را در سال ۱۹۶۶ داد. مقدار z یک نقطه در چند بعد به سادگی با در هم آمیختن مقادیر دودویی مختصات آن محاسبه می‌شود. پس از طبقه‌بندی داده‌ها به این ترتیب، می‌توان از هر داده ساختار یک بعدی مانند درخت جستجوی دودویی، درختان B، لیست پرشی یا جدول‌های درهمسازی استفاده کرد. ترتیب حاصل معادل ترتیب بدست آمده از عمق اول یک چاردرخت توصیف می‌شود. داده‌های سلامت
داده‌های سلامت هر داده که "مربوط به شرایط بهداشتی، نتایج باروری، علل مرگ و کیفیت زندگی " برای یک فرد یا جامعه است. داده‌های بهداشت شامل معیارهای بالینی همراه با اطلاعات محیط زیستی، اجتماعی، اقتصادی و رفتاری مربوط به سلامتی است. یکپارچگی داده‌ها
اکثراً دقت، داده‌ها را با صداقت کامل یا کل یک ساختار است. تمام ویژگی‌های داده‌ها از جمله قوانین کسب و کار، قوانین برای قسمت‌هایی از داده‌های مربوط، تاریخ، تعاریف و اصل و نسب باید درست وکامل داده شود. تصمیم‌گیری داده‌محور
مزایای تصمیم‌گیری داده‌محور بر همگان آشکار شده‌است. اقتصاددانی به نام اریک برینجولفسن و همکارانش در دانشگاه‌های ام‌آی‌تی و مدرسه وارتون دانشگاه پنسیلوانیا مطالعه‌ای روی این موضوع انجام دادند که تصمیم‌گیری داده‌محور چه طور روی عملکرد شرکتها تأثیر می‌گذارد. آنها شاخصی را طراحی کردند که نشان می‌داد شرکتها تا چه حد از داده‌ها در تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند و نشان دادند که به لحاظ آماری هر چه یک شرکت داده‌محورتر باشد بهره‌وری آن بیشتر است. حتی با در نظر گرفتن گستره وسیعی از متغیرهای مداخله‌گر چنین نتیجه‌ای به دست می‌آید. یک انحراف معیار بالاتر در شاخص طراحی شده به معنای چهار تا شش درصد بهره‌وری بیشتر است. همین مطالعه نشان داد که تصمیم‌گیری داده‌محور با نرخ بازگشت دارایی‌ها، بازگشت سهام، استفاده از دارایی‌ها و ارزش بازاری همبستگی مثبت دارد و این رابطه علی و معلولی به نظر می‌رسد. گزارش دیگری نشان داد که در سال ۲۰۱۴ هر دلاری که برای تحلیل داده‌ها هزینه می‌شود به‌طور میانگین ۱۳٫۰۱ دلار بازگشت سرمایه دارد. این نسبت در سال ۲۰۱۱ میلادی ۱۰٫۶۶ دلار بوده‌است. مطالعه دیگری که در دانشگاه نیویورک انجام شد، این مورد را بررسی کرد که استفاده از فناوریهای کلان‌داده تا چه اندازه می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند. این مطالعه نشان داد که با کنترل متغیرهای مداخله‌گر احتمالی، استفاده از فناوریهای کلان‌داده با رشد در بهره‌وری در ارتباط است. یک انحراف معیار بالاتر در استفاده از فناوریهای کلان‌داده با یک تا سه درصد بهره‌وری بیشتر در مقایسه با یک سازمان میانگین در ارتباط است و یک انحراف معیار پایین‌تر با یک تا سه درصد بهره‌وری کمتر. سازماندهی دانش
سازماندهی دانش به فعالیت‌هایی همچون توصیف مدرک، نمایه‌سازی و رده‌بندی در کتابخانه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی و آرشیوها اطلاق می‌گردد، که توسط کتابداران، آرشیویست‌ها و متخصصان موضوعی، همچنین الگوریتم‌های رایانه‌ای انجام می‌شود. سازماندهی دانش به عنوان یک زمینه مطالعاتی، با ماهیت و کیفیت فرایند سازماندهی دانش و نظام‌های سازماندهی دانش مرتبط است، که برای سازماندهی مدارک، بازنمون مدارک و مفاهیم استفاده می‌شود. داده‌های گم‌شده
فهمیدن دلیل این‌که چرا داده‌ها گم‌شده‌اند برای مدیریت صحیح سایر داده‌ها مهم است. اگر داده‌ها کاملاً به‌تصادف گم‌شده باشند، نمونهٔ داده‌ها احتمالاً هنوز نماینده‌ای جامعه خواهد بود. اما اگه داده‌ها به شکل سیستماتیک گم‌شده باشند. تحلیل ممکن است اریب باشد. برای مثال، در مطالعهٔ ارتباط بین IQ و درآمد، اگر شرکت‌کنندگان با IQ متوسط به بالا تمایل به پاسخ ندادن به سؤال «درآمد شما چقدر است؟» نداشته باشند، تحلیلی که این مسئله را به‌عنوان یک الگوی گم‌شدن به‌صورت تصادفی (الگوی MAR) در نظر نمی‌گیرد، ممکن است در پیدا کردن همبستگی بین حقوق و IQ شکست بخورد. به‌خاطر این مشکلات، روش‌شناسان به‌طور معمول به محققان توصیه می‌کنند مطالعات را طراحی کنند تا وقوع داده‌های گم‌شده را به حداقل برسانند. مدل‌های گرافیکی می‌توانند با جزییات، سازوکار داده‌های گم‌شده را توصیف کنند. مقدارهای درون مجموعه‌داده‌ها به‌صورت کاملاً تصادفی گم‌شده (MCAR) هستند، اگر رویدادهایی که منجر به گم‌شدن هر نوع مورد-داده‌ای می‌شوند از متغیرهای قابل مشاهده و پارامترهای مورد علاقهٔ غیرقابل مشاهده مستقل باشند و به‌شکل کاملاً تصادفی رخ دهند. هنگامی که داده‌ها MCAR هستند، تحلیل انجام‌شده روی داده‌ها نااریب است، گرچه داده‌ها به ندرت MCAR هستند جستجوگر دسکتاپ
جستجوی دسکتاپ تبدیل به یک نگرانی عمده برای شرکت‌های بزرگ شده‌است: به دو دلیل عمده: بازدهی نامنظم و امنیت. یک آمار عمومی حاکی از آن است که ۸۰٪ از داده‌های شرکت‌ها، به صورت داده‌های غیر ساختیافته گیر افتاده‌اند - اطلاعاتی که بر روی کامپیوتر شخصی کاربر نهایی ذخیره شده‌اند، فایل‌ها و پوشه‌هایی که بر روی شبکه ساخته شده‌اند، اسنادی که در مخازنی همانند اینترانت داخلی شرکت ذخیره شده‌اند و بسیاری مراکز دیگر. بعلاوه، خیلی از شرکت‌های دیگر اطلاعات ساختیافته یا غیر ساختیافته‌ای دارند که در فرمت‌های فایل قدیمی ذخیره شده‌اند که آماده دستیابی نیستند. داده پوشانی
دلیل اصلی اعمال پوشش‌دهی به یک ، محفاظت از داده‌هایی است که به عنوان اطلاعات شناسایی شخصی، داده‌های شخصی حساس یا داده‌های حساس تجاری طبقه‌بندی می‌شوند. با این حال، داده‌ها باید برای اهداف چرخه‌های آزمون معتبر در حال انجام، قابل استفاده باقی‌بمانند. همچنین باید واقعی به نظر برسند و نامتناقض ظاهر شوند. اعمال پوشش‌دهی برای داده‌ای که خارج از یک سیستم تولیدی مشترک ارائه شده است، رایج تر می‌باشد. به عبارت دیگر، جایی که داده‌ها در توسعه نرم‌افزار، ساخت افزونه‌های برنامه و مدیریت چرخه‌های آزمون مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. این روش رایج در رایانش سازمانی است که داده از سیستم‌های تولیدی برای پرکردن مولفه داده‌ای که برای محیط‌های غیرتولیدی مورد نیاز است، به دست آورده شود. با این حال، این روش همیشه به محیط‌های غیرتولیدی محدود نمی‌شود. در برخی سازمان‌ها، داده‌هایی که در صفحه‌های پایانه برای متصدیان مرکز تماس پدیدار می شوند، ممکن است داده پوشانی به صورت پویا بر مبنای مجوزهای امنیتی کاربر اعمال شود (به عنوان مثال جلوگیری از مشاهده اعداد کارت اعتباری در سیستم‌های صورت حساب توسط متصدیان مرکز تماس). یکپارچگی داده‌ها
یکپارچگی داده ها در وسیعترین معنای آن اشاره به اعتماد به اطلاعاتی که در آن صداقت بازیابی از چهار ویژگی اساسی "به هنگام بودن"، "دقت"، "صحت و اعتبار" و "مجوز" تشکیل شده‌است. به این مفهوم که از قوانین کسب و کار در حال حاضر به‌طور گسترده استفاده می‌شود و امروزه به شش دسته که شامل قواعد داده است تقسیم می‌شود. داده‌ها را بیشتر به قسمت‌های جزءبر طبق تمامیت داده‌ها، مقررات استخراج داده‌ها، قوانین تغییر داده‌ها و مقررات استقرار داده تقسیم می‌کنند. مدیریت داده
اصول کارهایی هستند که می‌توان با داده‌ها انجام داد، تا بهترین شیوه استفاده از داده‌ها در جهت اهداف سازمان به کار گرفته شود. مدل سازی معنایی داده‌ها عبارت است از ارائه مدلی از محیط عملیاتی به کمک مفاهیمی مستقل از موضوعات مربوط به نمایش منطقی و فیزیکی داده‌ها. مدل‌سازی معنایی را در بعضی از کتب، طراحی ادراکی نیز می‌نامند. انواع سیستمها: ۱۱- مدیریت امنیت اطلاعات: امنیت اطلاعات به وسیله اجرای یکسری از کنترل‌های مناسب، حاصل خواهد شد. این کنترل‌ها می‌توانند به صورت رویه‌ها، ساختارهای سازمانی یا نرم‌افزارهای کاربردی باشند. این کنترل‌ها برای اطمینان از برآورده شدن اهداف امنیتی سازمان بایستی اجرا گردند. با پیاده‌سازی راهکارهای هوش تجاری فاصله بین مدیران میانی و ارشد از دیدگاه ارتباط اطلاعاتی از بین خواهد رفت و اطلاعات مورد نیاز مدیران در هر سطح، در لحظه و با بالاترین کیفیت در اختیار آن‌ها قرار خواهد گرفت. در حالت کلی این اطلاعات از منابع اطلاعاتی مختلف موجود در سطح سازمان قابل تهیه هستند. ساختمان داده‌ها
ساختار داده‌ها یا ساختمان داده‌ها یا داده ساختارها از بنیادی‌ترین مباحث مورد نیاز جهت یادگیری و درک بسیاری از مفاهیم عمده در علوم رایانه است. سازمان‌دادنِ داده‌ها به یک طریق خاص و بر پایهٔ مدل منطقی یا ریاضی که به منظور استفادهٔ بهینه از داده‌ها صورت می‌گیرد را یک داده ساختار می‌گویند. داده ساختارها انواع گوناگونی دارند که هر کدام مناسب برنامه‌های مختلفی هستند. در اصطلاح «ساختار داده»، قسمت «ساختار» به یک «ساختار جبری» در مورد داده اشاره دارد. داده‌های سلامت
همچنین داده‌های بهداشتی به صورت ساختاری یا بدون ساختار طبقه‌بندی می‌شوند. داده‌های بهداشتی ساختاری استانداردی شده و به راحتی قابل انتقال بین می‌باشد. به عنوان مثال، نام بیمار، تاریخ تولد یا نتیجه آزمایش خون را می‌توان در فرمت داده ساختاری ثبت کرد. داده‌های بهداشت نامرتبط، بر خلاف داده‌های ساختاری، استاندارد نمی‌شوند. ایمیل‌ها، ضبط‌های صوتی یا یادداشت‌های پزشک در مورد یک بیمار نمونه‌هایی از اطلاعات بهداشتی بدون ساختار می‌باشد. در حالی که پیشرفت در فناوری اطلاعات سلامت جمع‌آوری و استفاده گسترش یافته‌است، پیچیدگی اطلاعات سلامت مانع استانداردسازی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی شده‌است. از سال ۲۰۱۳، تخمین زده شده‌است که تقریباً ۶۰ درصد از اطلاعات بهداشتی در ایالات متحده، بدون ساختار بوده‌است. تجزیه و تحلیل
در صنعت نرم افزار تجزیه و تحلیل تجاری، تأكید بر حل چالش های تجزیه و تحلیل مجموعه های داده پیچیده و پیچیده، اغلب در مواردی است كه چنین داده هایی در حالت تغییر دائمی هستند. از این مجموعه داده ها معمولاً به عنوان داده بزرگ یاد می شود. در حالی که زمانی مشکلات ناشی از داده های بزرگ فقط در جامعه علمی مشاهده می شد، این امر برای بسیاری از مشاغل مشکل ساز است. سیستم های معاملاتی باید بصورت آنلاین کار می کنند و در نتیجه حجم زیادی از داده ها را به سرعت جمع می کنند. تحلیل داده‌ها
داده اولیه باید برای تحلیل، فرآوری یا سازماندهی شود. به‌طور مثال آن‌ها در فرمت ستونی یا ردیفی در یک جدول قرار می‌گیرند (یعنی داده ساختاری) که برای تحلیل بیشتر از نرم‌افزارهای آماری یا صفحه گسترده استفاده می‌کنند. معماری جریان داده
معماری‌های گردش داده همزمان (Synchronous Data Flow Architecture) وفق یافته‌اند تا بار کاری تحمیل شده توسط یک مسیرداده‌ای همزمان مثلاً سرعت یک سیم در پیش فرستادن بسته‌ها را میزان کند. معماری گردش داده‌ای به صورت طبیعی برنامه ریزان را قادر می‌سازد تا بتوانند کارهای پیچیده‌ای از جمله بالانس کردن بارپردازشی را به صورت همزمان انجام دهند، همچنین در این روش در دسترسی به منابع مشترک هم بسیار مؤثر عمل می‌کند. مدیریت داده
شش ضلعی عوامل محیطی بیانگر ارتباط بین افراد، فرایند و فناوری است؛ که اهداف و اصول در وسط قرار گرفته‌اند. مدیریت داده
یک سازمان با استفاده از داده‌ها می‌تواند یک بینش لازم در مورد مواردی چون مشتریان و محصولات و سرویس ارائه نماید. پی بردن به ارزش‌ها نیاز به تلاش، برنامه‌ریزی، هماهنگی و تعهدی فراگیر در سراسر سازمان دارد. مدیریت داده نیاز به مدیریت و رهبری دارد و فعالیت مدیریت داده گسترده‌است و نیازمند مهارت‌های فنی و غیرفنی است. مسؤولیت مدیریت داده باید بین نقش‌های کسب و کار و فناوری اطلاعات به اشتراک گذاشته شود و هر بخش در تعادل و همکاری با هم باشند. فشرده‌سازی داده‌ها
فشرده‌سازی داده‌ها یا کُدگذاری منبع در پردازش سیگنال، به فشرده‌سازیِ اطلاعات یک منبعِ اطلاعات می‌پردازد (با رمزگذاری اشتباه نشود). منابع اطلاعاتی طبیعی، مانند گفتار یا نوشتار، دارای افزونگی (Redundancy) هستند؛ برای مثال در جمله «من به خانه‌مان برگشتم» ضمایر «من» و «مان» را می‌توان حذف کرد و جمله را این‌گونه نوشت؛ «به خانه برگشتم»، بدون اینکه از مفهوم جمله چیزی کاسته شود. این توضیح را می‌توان معادل با فشرده‌سازی اطلاعات یک منبع اطلاعات دانست؛ بنابراین منظور از فشرده‌سازی اطلاعات کاستن از حجم آن به نحوی است که محتوای آن دچار تغییر نامناسبی نشود. یکپارچگی داده‌ها
تعریف قانون ساختار داده ها از قوانین منطقی داده‌ها را برای ارتباط داده‌ها در مواردی که شرایط استثنا تقاضا وجود دارد. این قانون ساختار داده‌ها را برای درک بسیار آسان می‌کند. قانون ساختار داده‌های مشروط کمی متفاوت است که حاکی از ان است زمانی که شرایط یا استثنائی در قوانین منطقی داده درخواست شد برای ارتباط داده است.