Podaci (računarstvo)
Podaci su svaka sekvenca od jednog ili više simbola kojoj je dato značenje određenim aktima tumačenja. Podacima je neophodna interpretacija da bi postali informacije. Za prevođenje podataka u informacije mora se uzeti u obzir nekoliko poznatih faktora. Uključene faktore određuje kreator podataka i željene informacije. Izraz metapodaci koristi se za referenciranje podataka o datim podacima. Metapodaci mogu da budu podrazumijevani, precizirani ili dati. Podaci koji se odnose na fizičke događaje ili procese takođe imaju vremensku komponentu. U skoro svim slučajevima ova vremenska komponenta se podrazumijeva. To je slučaj kada uređaj poput zapisivača temperature prima podatke od temperaturnog senzora. Kada se temperatura primi pretpostavlja se da podaci imaju vremensku referencu "sada". Stoga uređaj zajedno bilježi datum, vrijeme i temperaturu. Kada zapisivač podataka izvještava temperature, mora se također izvjestiti datum i vrijeme (metapodaci) za svaku temperaturu.
Digitalni podaci su podaci koji su predstavljeni pomoću sistema binarnih brojeva od jedinica (1) i nula (0), za razliku od analognog predstavljanja. U modernim računarskim sistemima (poslije 1960) svi podaci su digitalni. Podaci u računaru se u većini slučajeva kreću kao paralelni podaci. Podaci koji se kreću ka računaru ili sa njega uglavnom se kreću kao serijski podaci. Pogledajte paralelnu komunikaciju i serijsku komunikaciju. Podaci dobijeni sa analognog uređaja, kao što je temperaturni senzor, moraju proći kroz "pretvarač analognog u digitalno" ili "ADC" (pogledajte analogno digitalni konvertor) da bi se pretvorili analogni podaci u digitalne podatke.
Podaci koji predstavljaju količine, znakove ili simbole nad kojima računar obavlja operacije pohranjuju se i bilježe na magnetnim, optičkim ili mehaničkim medijima za snimanje i prenose u obliku digitalnih električnih signala.[1]
Program jeste set podataka koji se sastoji od serije kodiranih softverskih instrukcija za kontrolisanje operacija kompjutera ili druge mašine.[2] Elementi fizičke memorije računara sastoje se od adrese i bajtova/riječi za čuvanje podataka. Digitalni podaci često se čuvaju u relacijskim bazama podataka, kao tabele ili SQL baze podataka, i generalno se mogu predstaviti kao apstraktni parovi ključ/vrijednost.
Podaci se mogu organizovati u mnogo različitih tipova struktura podataka, uključujući nizove, grafove i objekte. Strukture podataka mogu da skladište podatke različitih tipova, uključujući brojeve, niske, kao i druge strukture podataka. Podaci ulaze i izlaze iz računara preko perifernih uređaja.
U alternativnoj upotrebi, binarne datoteke (koje nisu čitljive ljudima) ponekad se nazivaju "podacima", za razliku od "teksta" koji se može čitati.[3] Ukupna količina digitalnih podataka u 2007. godini procijenjena je na 281 milijardi gigabajta (=281 eksabajta).[4][5] Digitalni podaci dolaze u ova tri stanja: podaci u mirovanju, podaci u prenosu i podaci u upotrebi.
Također pogledajte
[uredi | uredi izvor]Reference
[uredi | uredi izvor]- ^ "data". Oxford Dictionaries. Arhivirano s originala, 6. 10. 2012. Pristupljeno 11. 10. 2012.
- ^ "computer program". The Oxford Pocket Dictionary of Current English. Arhivirano s originala, 28. 11. 2011. Pristupljeno 11. 10. 2012.
- ^ "file(1)". OpenBSD Manual Pages. 24. 12. 2015. Arhivirano s originala, 5. 2. 2018. Pristupljeno 4. 2. 2018.
- ^ Paul, Ryan (12. 3. 2008). "Study: amount of digital info > global storage capacity". Ars Technics. Arhivirano s originala, 13. 3. 2008. Pristupljeno 12. 3. 2008.
- ^ Gantz, John F.; et al. (2008). "The Diverse and Exploding Digital Universe". International Data Corporation via EMC. Arhivirano s originala, 11. 3. 2008. Pristupljeno 12. 3. 2008.
Izvori
[uredi | uredi izvor]- Karolin Kappler; Jan-Felix Schrape; Lena Ulbricht; Johannes Weyer (2018). "Societal Implications of Big Data". KI – Künstliche Intelligenz. Vol. 32 no. 1. Springer. doi:10.1007/s13218-017-0520-x. magazine zahtijeva
|magazine=(pomoć). - Peter Kinnaird; Inbal Talgam-Cohen, ured. (2012). "Big Data". ACM Crossroads student magazine. XRDS: Crossroads, The ACM Magazine for Students. Vol. 19 no. 1. Association for Computing Machinery. ISSN 1528-4980. OCLC 779657714.
- Jure Leskovec; Anand Rajaraman; Jeffrey D. Ullman (2014). Mining of massive datasets. Cambridge University Press. ISBN 9781107077232. OCLC 888463433.
- Viktor Mayer-Schönberger; Kenneth Cukier (2013). Big Data: A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt. ISBN 9781299903029. OCLC 828620988.
- Press, Gil (9. 5. 2013). "A Very Short History Of Big Data". forbes.com. Jersey City, NJ: Forbes Magazine. Pristupljeno 17. 9. 2016.
- "Big Data: The Management Revolution". hbr.org. Harvard Business Review.
- O'Neil, Cathy (2017). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Broadway Books. ISBN 978-0553418835.
- P. Beynon-Davies (2002). Information Systems: An introduction to informatics in organisations. Basingstoke, UK: Palgrave Macmillan. ISBN 0-333-96390-3.
- P. Beynon-Davies (2009). Business information systems. Basingstoke, UK: Palgrave. ISBN 978-0-230-20368-6.
- P. Checkland and S. Holwell (1998). Information, Systems, and Information Systems: Making Sense of the Field. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons. str. 86–89. ISBN 0-471-95820-4.
- Dedić, N.; Stanier, C. (2017). "Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data, Data Analytics and Knowledge Discovery". Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering. Lecture Notes in Business Information Processing. 285. Berlin ; Heidelberg: Springer International Publishing. str. 114–122. doi:10.1007/978-3-319-58801-8_10. ISBN 978-3-319-58800-1. ISSN 1865-1356. OCLC 909580101.
