डेटा अधिग्रहण से तात्पर्य संकेतों के नमूने लेने की प्रक्रिया से है जो वास्तविक दुनिया की भौतिक स्थितियों को मापता है और परिणामी नमूनों को डिजिटल संख्यात्मक मानों में परिवर्तित करता है जिन्हें कंप्यूटर द्वारा हेरफेर किया जा सकता है। ये सिग्नल विभिन्न स्रोतों जैसे भौतिक या रासायनिक सेंसर, माइक्रोफोन, चित्र या मैन्युअल इनपुट से आ सकते हैं। डेटा, एक बार परिवर्तित होने के बाद, निर्णय लेने, भविष्यवाणियों और नियंत्रण प्रक्रियाओं जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए विश्लेषण और व्याख्या की जाती है।
डेटा अधिग्रहण की उत्पत्ति और विकास
डेटा अधिग्रहण, एक अवधारणा के रूप में, तब से अस्तित्व में है जब से मनुष्यों ने अवलोकन रिकॉर्ड करना शुरू किया। प्रारंभिक मानव जीवित रहने और सीखने के उद्देश्यों के लिए मौसमी परिवर्तन, जानवरों के व्यवहार और अन्य प्राकृतिक घटनाओं को रिकॉर्ड करते थे। डेटा अधिग्रहण के पहले तकनीकी अनुप्रयोग का पता 19वीं शताब्दी में टेलीग्राफ के शुरुआती दिनों में लगाया जा सकता है, जहां लंबी दूरी पर संदेश प्रसारित करने के लिए मोर्स कोड का उपयोग किया जाता था।
हालाँकि, आधुनिक डेटा अधिग्रहण की शुरुआत 20वीं सदी के मध्य में डेटा लॉगर्स के विकास के साथ हुई। ये मशीनें समय के साथ पर्यावरणीय कारकों में बदलाव को रिकॉर्ड कर सकती हैं। पर्सनल कंप्यूटर की शुरूआत ने डेटा अधिग्रहण में क्रांति ला दी, जिससे यह अधिक सुलभ और बहुमुखी बन गया।
एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स (एडीसी) के विकास और सेंसर के विकास से डेटा अधिग्रहण के डिजिटलीकरण में तेजी आई है। इंटरनेट, IoT उपकरणों और क्लाउड स्टोरेज के आगमन ने 21वीं सदी में डेटा अधिग्रहण को अभूतपूर्व पैमाने पर पहुंचा दिया है।
विषय का विस्तार: डेटा अधिग्रहण
डेटा अधिग्रहण में तीन प्राथमिक घटक शामिल हैं: सेंसर, सिग्नल कंडीशनिंग, और एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण।
- सेंसर: ये उपकरण तापमान, दबाव या प्रकाश की तीव्रता जैसी भौतिक घटनाओं में परिवर्तन का पता लगाते हैं और इन परिवर्तनों को विद्युत संकेत में परिवर्तित करते हैं।
- संकेत अनुकूलन: इस चरण में सेंसर-जनित संकेतों को अगले चरण के लिए तैयार करने के लिए प्रवर्धित करना, फ़िल्टर करना और अलग करना शामिल है।
- एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण (एडीसी): यह प्रक्रिया वातानुकूलित एनालॉग सिग्नल को डिजिटल सिग्नल में परिवर्तित करती है जिसे कंप्यूटर द्वारा समझा और संसाधित किया जा सकता है।
एडीसी के बाद, डिजिटल डेटा को संग्रहीत, विश्लेषण और प्रदर्शित किया जा सकता है। डेटा अधिग्रहण या तो समय-आधारित (नियमित अंतराल पर कैप्चर किए गए डेटा बिंदु) या घटना-आधारित (किसी विशिष्ट घटना के घटित होने पर कैप्चर किए गए डेटा बिंदु) हो सकता है।
डेटा अधिग्रहण की आंतरिक यांत्रिकी
डेटा अधिग्रहण में पहला कदम डेटा जेनरेशन है, जो तब होता है जब सेंसर भौतिक घटनाओं में बदलाव का पता लगाते हैं। उदाहरण के लिए, एक तापमान सेंसर किसी कमरे में तापमान में बदलाव का पता लगा सकता है।
अगला है सिग्नल कंडीशनिंग। सेंसर द्वारा उत्पन्न सिग्नलों को डिजिटलीकृत करने से पहले अक्सर संशोधित करने की आवश्यकता होती है। इसमें प्रवर्धन (सिग्नल की शक्ति बढ़ाना), फ़िल्टरिंग (अवांछित शोर को हटाना), या अन्य प्रक्रियाएँ शामिल हो सकती हैं।
फिर, वातानुकूलित एनालॉग सिग्नल एडीसी से गुजरते हैं। इस प्रक्रिया में अलग-अलग समय अंतराल पर सिग्नल का नमूना लेना और नमूनों को सीमित संख्यात्मक मानों के एक सेट में परिमाणित करना शामिल है।
अंत में, डिजिटल डेटा को कंप्यूटर द्वारा संसाधित किया जाता है। इसमें सांख्यिकीय विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन, भंडारण, या डेटा के आधार पर कुछ क्रियाओं को ट्रिगर करना शामिल हो सकता है।
डेटा अधिग्रहण की मुख्य विशेषताएं
- बहुमुखी प्रतिभा: डेटा अधिग्रहण प्रणालियों को विभिन्न प्रकार के सेंसर से इनपुट की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
- स्केलेबिलिटी: अधिक चैनल, अधिक सेंसर, या अधिक जटिल सिग्नल कंडीशनिंग को समायोजित करने के लिए उनका विस्तार किया जा सकता है।
- शुद्धता: आधुनिक डेटा अधिग्रहण प्रणालियाँ उच्च परिशुद्धता और सटीकता प्रदान करती हैं।
- वास्तविक समय ऑपरेशन: कई प्रणालियाँ वास्तविक समय की निगरानी और नियंत्रण क्षमताएं प्रदान करती हैं।
- डेटा संग्रहण और विश्लेषण: वे बाद के विश्लेषण के लिए डेटा को संग्रहीत करने की अनुमति देते हैं और तत्काल विश्लेषण की सुविधा भी देते हैं।
डेटा अधिग्रहण प्रणालियों के प्रकार
| प्रकार | विशेषताएँ | आवेदन |
|---|---|---|
| स्टैंड-अलोन | डेटा भंडारण और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस सहित सभी आवश्यक घटक शामिल हैं। | पर्यावरण निगरानी, औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण। |
| कंप्यूटर आधारित | डेटा भंडारण, विश्लेषण और इंटरफ़ेस के लिए कंप्यूटर का उपयोग करता है। | प्रयोगशाला प्रयोग, ऑटोमोटिव परीक्षण। |
| वितरित | एकाधिक डेटा अधिग्रहण उपकरण एक साथ नेटवर्क किए गए। | बड़े पैमाने पर औद्योगिक प्रक्रियाएं, मौसम की निगरानी। |
डेटा अधिग्रहण का उपयोग: समस्याएं और समाधान
डेटा अधिग्रहण प्रणालियों का उपयोग औद्योगिक स्वचालन, मौसम पूर्वानुमान, स्वास्थ्य देखभाल, रक्षा और अन्य सहित कई क्षेत्रों में किया जाता है। हालाँकि, इन एप्लिकेशन को सिग्नल शोर, डेटा हानि या सुरक्षा खतरों जैसी कई समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है। समाधानों में प्रभावी सिग्नल कंडीशनिंग, विश्वसनीय भंडारण प्रणालियों का उपयोग और डेटा सुरक्षा उपायों का कार्यान्वयन शामिल है।
समान शर्तों के साथ तुलना
| अवधि | विवरण |
|---|---|
| डेटा प्रविष्ट कराना | डेटा अधिग्रहण का एक उपसमूह जिसमें समय के साथ डेटा का संग्रह और भंडारण शामिल होता है। |
| संकेत आगे बढ़ाना | संकेतों का हेरफेर और विश्लेषण - अक्सर डेटा अधिग्रहण के बाद होता है। |
| डेटा ट्रांसमिशन | डाटा को एक स्थान से दूसरे स्थान पर भेजना। यदि डेटा किसी दूरस्थ स्थान पर भेजा जा रहा है तो यह डेटा अधिग्रहण प्रणाली का हिस्सा हो सकता है। |
डेटा अधिग्रहण में भविष्य के परिप्रेक्ष्य
मशीन लर्निंग और बिग डेटा एनालिटिक्स जैसी उभरती प्रौद्योगिकियां डेटा अधिग्रहण के क्षेत्र में क्रांति ला रही हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़े डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकते हैं, जबकि IoT डिवाइस कैप्चर किए जा सकने वाले डेटा के दायरे और पैमाने का विस्तार कर रहे हैं।
एज कंप्यूटिंग, जिसमें केंद्रीकृत डेटा-प्रोसेसिंग वेयरहाउस के बजाय अपने स्रोत के पास डेटा प्रोसेसिंग शामिल है, डेटा अधिग्रहण में भी एक आशाजनक विकास है। यह विलंबता और बैंडविड्थ उपयोग को कम कर सकता है, एकत्रित डेटा से तेज़ जानकारी प्रदान कर सकता है।
प्रॉक्सी सर्वर और डेटा अधिग्रहण
प्रॉक्सी सर्वर डेटा अधिग्रहण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं, खासकर वेब स्क्रैपिंग में, जहां वेबसाइटों से डेटा एकत्र किया जाता है। प्रॉक्सी सर्वर उपयोगकर्ता के वास्तविक आईपी पते को छिपा देते हैं, जिससे डेटा अधिग्रहण प्रक्रिया गुमनाम हो जाती है और वेबसाइट सुरक्षा प्रणालियों द्वारा अवरुद्ध होने की संभावना कम हो जाती है। इसके अलावा, प्रॉक्सी कई आईपी पतों पर अनुरोधों को वितरित करने में मदद कर सकता है, जिससे एकल सर्वर पर ओवरलोडिंग का जोखिम कम हो जाता है।
OneProxy, एक विश्वसनीय प्रॉक्सी सर्वर प्रदाता के रूप में, डेटा अधिग्रहण कार्यों के लिए एक कुशल समाधान प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं के डिजिटल संचालन के लिए उच्च गति, व्यापक भौगोलिक कवरेज और मजबूत सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
