داخلی عمل: انجینئری تحقیق میں ڈیٹا ⁇ منٹ کے معاملات کیوں ہیں۔

انجینئری کی تحقیق سے ڈیٹا کی بڑی مقدار پیدا ہوتی ہے—سی سینسر پڑھنے اور ڈیزائن کی فائل کے لیے معلومات حاصل کرنے کے لیے مختلف ذرائع ہوتے ہیں ۔لیکن اندازہ کے بغیر یہ قیمتی وسائل ٹکڑے ، کھو سکتے ہیں یا غیر قابلِ عمل ہو سکتے ہیں [FLT]] اعداد و شمار کی تنظیم اور شیئر نہیں ہیں ؛ وہ معلومات کو دوبارہ منظم کرنے کے لیے تحقیقی کام میں شامل کرنے کے لیے بنیادی بنیاد ہیں

اچھے اعداد و شمار کے عملے کی ترقی، معاونت کرنے والی مشین سیکھنے کی تربیت کے انتظامات، اور ترقی پسند کاموں کو جدید کام پر بنانے سے دوسروں کو جدید کام کرنے کی اجازت دے کر ان کے پاس فنڈ ایجنسیوں، ادارے کی پالیسیوں اور بہت سے علمی رپورٹوں کے تقاضوں پر بھی زور دیا جاتا ہے جو اب ان عوامل کو اختیار کرتے ہیں، انجینئری کے ماہرین ان عوامل کو ایک زیادہ منظم اور غیر منظم سائنسی سرگرمیوں میں تعاون دیتے ہیں۔

انجینئری میں ڈیٹا کی انتظامیہ کی اہمیت

انجینئری کی تحقیق اکثر بڑا، پیچیدہ ڈیٹا سیٹوں پر مشتمل ہوتی ہے جو جسمانی تجربات یا تجزیاتی ماڈلوں سے پیدا کیے جاتے ہیں. بغیر، ڈیٹا تیزی سے مریخ پر تبدیل ہو سکتا ہے، وقت ضائع ہو سکتا ہے، غلطیاں اور غیر ذمہ داریوں کو ضائع کر سکتا ہے۔ ڈیٹا انتظامیہ کو ترقی دے کر اور درستی کو یقینی بنانے کے لیے

اس کے علاوہ ، اچھی خاصی معلومات حاصل کرنے کے لئے ایک کیٹانگ ہے. دوسرے محققین آپ کے Analys ، ٹیسٹ متبادل انفنٹریز کو دوبارہ سے دوبارہ حاصل کر سکتے ہیں یا آپ کے ڈیٹا کو نئے شعور سے ملا سکتے ہیں. مکینیکل انجینئری ، شہری انجینئری اور الیکٹرانک انجینئری جیسے میدانوں میں ، شیئر ڈیٹا سیٹ نے مواد کے آلات سے توانائی نظام کو غیر واضح طور پر ترقی دی ہے۔

ڈیٹا انتظامیہ کے لیے بہترین مشقیں

آپ کی تحقیقی جماعت کے اندر موجود ڈیٹا انتظامیہ کے ایک حصے کو ترتیب دینے سے آپ حیرت‌انگیز طور پر بہتر اور قابلِ‌اعتماد ہو سکتے ہیں ۔

معلومات کو واضح کریں

منطقی فولڈر ترکیب اور مطابقت پذیر کنونشنوں کی فہرست۔ مثال کے طور پر ، تجربہ کاروں یا انساب کے لیے ایک اعلیٰ درجے کا فولڈر استعمال کریں، اور ذیلی ذیلی ذیلی ذیلی ذیلی فہرستوں کے لیے استعمال کریں معلوماتی ڈیٹا، پرو فاضل ڈیٹا، اور تجزیہ کاروں کے لیے فائل کی معلومات شامل کریں [FLT]. یہ کسی بھی شخص کو آسان بناتا ہے جس کے لئے آپ کے مستقبل کی مخصوص فائل تلاش کرنے کے بغیر،

ہر فولڈر میں مواد کی وضاحت کرنے، ڈیٹا کے متغیرات اور کسی بھی ابجد یا کوڈ استعمال کرنے کے لیے معلومات کو پڑھنے والی فائل استعمال کریں۔ ایک اچھی طرح سے برقی رو (stresseded) کی جمع جمع کرنے والی ایم ای ایک ڈیٹا بیس (dasseet) کے طور پر کام کرتا ہے، وقت بچانے اور غلط فہمیوں کو کم کرنے کے لیے۔

دستاویز ڈیٹا کو غیر واضح طور پر

دستاویزات خانہ تنظیم سے باہر چلتی ہیں۔ جامع مسعودا تخلیق کریں جس میں بیان کیا گیا ہے:

  • جو پیمائش یا تناسب دیا جاتا تھا
  • کس طرح ڈیٹا جمع کیا گیا (انسسٹر ترتیبات، سافٹ ویئر ورژن، کلیبریشن تفصیلات)۔
  • تاریخ اور جمع کا وقت
  • غیر متصل اور پُراعتماد
  • کوئی بھی آپریٹنگ اقدامات
  • فائلیں کے درمیان تعلقات

آلات جیسے الیکٹرانک لیب تابعین (ELNs) یا وقف شدہ metadata standard (مثلاً [FARI اُصول اس عمل کو آسان کر سکتے ہیں. مقصد یہ ہے کہ آپ کے شعبے میں موجود معلوماتی تحقیق کرنے والے شخص کو زبانی وضاحت کے بغیر سمجھا سکے اور اسے دوبارہ استعمال کر سکے۔

معلومات کی اہمیت

درست، مکمل، اور غیر مستحکم۔ خودکار تحریریں خارجی، گم شدہ اقدار یا شکل کی جانچ پڑتال کر سکتی ہیں۔ دانستہ معیاروں یا درست پیمائش کے خلاف صلیبی جانچ پڑتال کرنا۔ کسی بھی نامیاتی اور حل پذیری کے نتائج کو کم کر کے اپنی مطبوعات کے بارے میں معلومات کو مضبوط کرنے کے لئے

ایک خوبی یقین‌دہانی پر عمل کرنے پر غور کریں کہ تمام ڈیٹا‌سیٹ کو تجزیہ کرنے سے پہلے گزرنا پڑتا ہے ۔

ترجمہ‌نگاروں پر قابو پانا

دائرۃ المعارف میں ڈیٹا سیٹ اور تجزیہ نگاروں کو ورژن کنٹرول سسٹمز کا استعمال کرتے ہوئے (کوڈ اینڈ چھوٹی فائل) یا ڈیٹا ورژننگ آلات جیسے کہ ڈی وی سی۔ یہ ترمیم کی مکمل تاریخ کو برقرار رکھتا ہے، رولٹ بیک کو سابقہ ریاستوں تک لے جاتا ہے اور متعدد محققین کے درمیان تعاون کی حمایت کرتا ہے۔ہر ورژن کو تبدیلی کی تاریخ اور تفصیل کے ساتھ تبدیل کرنا چاہیے۔

بڑے بینکاری ڈیٹا سیٹوں کے لیے جو جی ٹی کے لیے اچھی طرح موزوں نہیں ہیں، ڈیٹا انتظامیہ کے پلیٹ فارم استعمال کرتے ہیں جو ورژننگ (مثلاً ڈیٹا بیس، زینودو) یا تصدیقی صداقت کے لیے ایک گیٹ کے سانچے میں چیکوم کی دکان رکھتے ہیں۔

واپس آنے والی معلومات محفوظ

ڈیٹا نقصان کو بے حد محفوظ کیا جا سکتا ہے۔آپ کے ڈیٹا کی کم از کم تین کاپیاں برقرار رکھیں: ایک پرائمری، ایک مقامی پسٹن (مثلاً بیرونی ہارڈ ڈسک)، اور ایک آؤٹ بیک اپ (مثلاً، بادل کے ذخیرے یا ادارے سرور)۔

اگر آپ کو پتہ چل جائے تو آپ کیا کر سکتے ہیں ؟

انجینئری مطبوعات میں معلومات

جب آپ اپنے اعدادوشمار کا اندرونی طور پر انتظام کر چکے ہیں تو اگلا قدم اسے وسیع پیمانے پر عوام کے ساتھ بانٹ رہا ہے ۔

صحیح راہ پر چلنا

ایک ایسی قبر منتخب کریں جو ہو:

  • پر اعتماد اور مستقل: اچھی طرح سے قائم شدہ ری ایکٹر استعمال کریں جو مستقل شناخت (DIS)، مثالیں ، ، ادارہ جاتی بحالی اور تربیتی ڈیٹا بیس جیسے [[LLTAT:TGAT]]] شامل ہیں۔
  • آپ کے ڈیٹا اقسام کے ساتھ کوممپٹ کر نے کال: محفوظ کرنے کے لیے فائل فارمیٹ اور ڈیٹا حجم کی مدد کرتا ہے. کچھ ری ایکٹرز کو بڑے انجینئری ڈیٹا میں (مثلاً، انفنٹری آؤٹ، پوائنٹ بادل) میں تبدیل کر دیتا ہے۔
  • تلاش کے انجن سے انسائزڈ:] ریپسائوئرس جن کو گوگل ڈاٹ کام کی تلاش میں شمار کیا جاتا ہے یا اسی طرح کے آلات آپ کے ڈیٹا کی دریافتی صلاحیت میں اضافہ کرتے ہیں۔

چیک صحافت کے تقاضوں— بہت سے انجینئری روزنامہ کسی ترجیحی ذخیرہ کا رجسٹر یا جو بھی ان کی ڈیٹا دستیابی کی پالیسی پر پورا اُتر سکتا ہے۔

ڈیٹا پریفیکچر اور ایتھنز

انجینئری کی تحقیق کبھی کبھار صنعت کے ارکان، انسانی موضوعات (مثلاً صارف امتحانات) یا حساس انفنٹری (interential settlement) سے خفیہ یا پروکار معلومات شامل ہوتی ہیں۔

اعداد و شمار استعمال کریں اجازت نامہ کے حصول کے لیے یا اجازت نامہ استعمال کریں اجازت نامہ استعمال کریں Creative Commans اجازت نامہ [1] (CC0، CTTT:1] اوپن ڈیٹا کے لیے مقبول ہیں؛ وہ انتخاب کریں جو آپ کے شعری مقاصد سے مطابقت رکھتا ہو۔

ڈیٹا لائسنس اور سیٹنگ

اگر آپ کے اعداد و شمار دوسرے ذرائع سے حاصل کیے جائیں تو آپ کے ڈیٹا کو اعداد و شمار کے مطابق ڈھالنے کے لیے آپ کے ڈیٹا کا ایک واضح اجازت نامہ استعمال کریں ۔

بہتیرے لوگ خودبخود اس آیت کو درستی کیلئے استعمال کرتے ہیں ۔

ڈیٹا کی عدمِ‌صحت کو لکھیں

اگر کچھ اعدادوشمار کو بانٹ نہ سکے تو کیوں ( مثلاً ، پرسیری پریس ) بیان کریں : ” اس مطالعے کے نتائج کی حمایت کرنے والے اعدادوشمار [ [ [ حوالہ‌جات ] ] میں دستیاب ہیں ، حوالہ نمبر [X ] ) ۔

ڈیٹا انتظامیہ میں مشکلات اور حل

ان کاموں کو تسلیم کرنا مشکل نہیں ہوتا ۔ عام رکاوٹوں میں شامل ہیں:

  • وقت اور تربیت کا لکل: [Allocate Time for front entre]; اپنے تحقیقی عمل کا ایک بنیادی حصہ کے طور پر استعمال کرنا۔ بہت سے ادارے کارخانوں یا آن لائن ماڈلز کی پیشکش کرتے ہیں۔
  • [1] ہیٹروگینس ڈیٹا اقسام : ایک پلیٹ فارمیشن کی ترکیب اور میٹاڈااتا اسکیم استعمال کریں جو مختلف ڈیٹا فارمیٹ کو مرتب کر سکتے ہیں. آلات [FARIplus۔
  • Large فائل حجم: [1] یتیم فائل جس میں ممکنہ، یا ذخیرہ شدہ ڈیٹا کو دوسرے میں محفوظ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. بعض ریپسری اداروں نے بڑی بڑی فائل قبول کی (مثلاً، Zenodod to 50 GB per dataset)۔
  • کوریج کے بارے میں معلومات : آپ ایک مدت (12 ماہ) تک طویل عرصے تک (اپنی معلومات کے لیے) پر محیط معلومات کو وقت دینے کے لیے تیار کر سکتے ہیں، جب کہ اسے ابھی تک ایک میگاڈٹا ریکارڈ سے منسلک کر سکتے ہیں۔

یاد رکھیں کہ ان میں سے بہت سے تنازعات عملی طور پر اور آپ کے ادارے کے ڈیٹا ⁇ منٹ آفس یا لائبریری کی حمایت سے آسان ہو جاتے ہیں۔

مستقبل کی ہدایتیں : ایف آئی آر او اوپن سائنس

انجینئری کمیونٹی ایف آئی آر اصولوں کی طرف بڑھ رہی ہے (Findabelle, accessble, Interoperable, Reusab) بطور Basmark for Good data انتظامیہ۔ عملی طور پر اس کا مطلب یہ ہے:

  • [Findnable: [1] مستقل شناخت کنندہ (DUIs) اور امیر Metadata.
  • Accessibed:] انفنٹری ڈیٹا کو معیاری پروٹوکولز (HTTP, FTP) کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے اگر رسائی محدود ہو بھی جائے تو بھی اس میں کوئی اضافہ نہیں کیا جا سکتا۔
  • Interoperabor: استعمال کریں اوپن، کمیونٹی- معیاری فائل فارمیٹ (مثلاً HDF5, CSV, NetCDF) اور کنٹرول کنٹرول کرنے والے کنٹرولڈ ہیں۔
  • [Reussabor:]] کھلی اجازت نامہ، ثابت کرنے اور ڈومین-پی-پی-پی-پی-اے-میٹراڈاٹا کو فراہم کرنے کے لیے واضح لائسنس، تصدیقی دستاویزات اور ڈومین-پی-پی-پی-پی-اے-پی-اے-

AIR عملی کاموں کو نہ صرف سائنسی کمیونٹی کو فائدہ پہنچتا ہے بلکہ اپنے کام کے نتائج کو بھی بڑھاتا ہے جس کی وجہ سے قدیم اعداد و شمار کو بہتر بنانے ، ٹیموں کے دورے میں حصہ لینے اور پبلشر تقاضوں کو پورا کرنے میں آسانی ہوتی ہے ۔

کُنَّا

اعداد و شمار کی بہترین سرگرمیوں کا آغاز کرنا اور شیئر کرنا ایک ایسا سرمایہ ہے جو آپ کے ریسرچ کیریئر میں تمام شماروں کو پورا کرتا ہے۔