1.0 : දත්ත සහ තොරතුරු (Data

දත්ත සහ තොරතුරු (Data & Information)

තොරතුරු සන්නිවේදන තාක්ෂණය තුළදී ඉතාම වැදගත් වන එකිනෙක වෙනස් වූ එමෙන්ම එකිනෙක සම්බන්ධ වූ සංකල්ප දෙකක් වශයෙන් දත්ත සහ තොරතුරු හැඳින්විය හැකිය.

දත්ත යනු (Data)

අපට එදිනෙදා ජීවිතයේදී මූලික අර්ථයක් ලබා දෙන, කිසිදු ආකාරයක සකස් කිරීමකට භාජනය නොකළ කරුණු දත්ත ලෙස හැඳින්වේ. තොරතුරු සකස් කිරීමට මූලික වශයෙන් යොදා ගන්නා අමුද්‍රව්‍ය දත්ත වේ.

උදා: සමන් පාසල් ශිෂ්‍යයෙකි. මොහු හා සම්බන්ධ දත්ත පිළිබඳව සලකා බලමු.

නම, වයස, ලිපිනය, දුරකථන අංකය, ශ්‍රේණිය, ඇතුළත් වීමේ අංකය, පාසල යන්න සමන් හා සම්බන්ධ දත්ත වේ. සමන් පිළිබඳව කිසියම් තොරතුරක් ලබා ගැනීම සඳහා මෙම දත්ත නිසි ආකාරයට සැකසිය යුතු වේ. එනම් කිසියම් අර්ථයක් ලබා දෙන ආකාරයට එම දත්ත ඉදිරිපත් කළ යුතු වේ.

ශ්‍රී ලංකාවේ සෑම වසර 10 කට මවරක්ම පවත්වන ජන සංගණනය සළකා බලමු. සෑම නිවසකටම පැමිණෙන ජනලේඛන හා සංඛ්‍යාලේඛන දෙපාර්තමේන්තුවේ නියෝජිතයෙකු ගෘහ මුලිකයාගේ නම, නිවසේ සිටින සාමාජිකයින් ගණන , එම සාමාජිකයින්ගේ නම්, වයස, රැකියාවේ යෙදේ ද නොයෙදේ ද යන්න, ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකය ,ස්ථිර පදිංචිය ආදිය තහවුරු කර සටහන් කර ගනී.සෑම නිවසකම සංගණන අංකයක් ග්‍රාමසේවක මහතා මගින් ලබා දී ඇත.

ශ්‍රී ලංකාවේ සෑම නිවසකින්ම පෝරම (Forms) අනුසාරයෙන් එකතු කරගනු ලබන දත්ත , සුවිශේෂ ක්‍රියාවලියකින් පසු ,ජනලේඛන හා සංඛ්‍යාලේඛන දෙපාර්තමෙන්තුව විසින් ඒවා වගුගත කර නිසි ආකාරයට තැන්පත් කරනු ලබයි.

දත්ත පැවතිය හැකි ආකාර

1. ලිඛිත සටහන් (Text)  - සංඛ්‍යා (0…9) , අක්ෂර (a…z, A…Z, අ.ආ.ඇ.ඈ…), විරාම ලකුණු (:, :, ‘), විශේෂ සංකේත (#,$,@...)
2. දෘශ්‍ය (Video) 
3. ශ්‍රව්‍ය (Audio)
4. රූපක (Images)

දත්ත වල ගති ලක්ෂණ

            1. සැකසීමකට භාජනය කර නොමැත.
            2. අර්ථවත් නොවේ (දත්ත දැනට පවතින ආකාරයෙන් භාවිතා කරන්නාගේ අරමුණ සම්පුර්ණ කරගත    නොහැක.).
            3. එකිනෙකට සම්බන්ධ නොවූ කොටස් ආකාරයෙන් පවතී.
            4. තීරණ ගැනීම සඳහා ප්‍රමාණවත් නොවේ.
            5. සංවිධානාත්මක ආකාරයට නොමැත (තොරතුරක් ලබා ගැනීමට තවදුරත් දත්ත සවිධානය කල යුතුයි).

දත්ත වල ස්වභාවය

දත්ත ගබඩා කර (Store) ඒවා අවශ්‍ය විටකදී නැවත නැවත ලබා ගත හැකිය (Retrieve).යම් කිසි මාධ්‍යයක් ඔස්සේ සන්නිවේදනය කළ හැකිය. සැකසීමකට (Process) භාජනය කළ හැකිය. 

දත්ත වර්ගීකරණය (Classification of Data)

දත්ත ප්‍රමාණාත්මක (Quantitative) හා ගුණාත්මක (Qualitative) ලෙස වර්ගීකරණය කරනු ලැබේ.

ප්‍රමාණාත්මක දත්ත (Quantitative Data)

සංඛ්‍යාත්මක ලෙස ඉදිරිපත් කළ හැකි දත්ත ප්‍රමාණාත්මක දත්ත ලෙස හැඳින්වේ. මේවා අංක ගණිතමය ක්‍රියාවලියකට භාජනය කළ හැකිවේ. සංඛ්‍යාත්මක අනුපිළිවෙලකට (ආරෝහණ - Ascending Order සහ අවරෝහණ - Descending Order) සැකසිය හැකිය. සංඛ්‍යා විද්‍යාත්මකව සැකසිය හැකිය.

ගුණාත්මක දත්ත (Qualitative Data)

සංඛ්‍යාත්මක ලෙස ඉදිරිපත් කළ නොහැකි දත්තයි. 

            හැඩය
            පාට
            ශබ්දය මේ සඳහා උදාහරණ වේ.

තොරතුරු (Information)

දත්ත අවශ්‍ය ලෙස එනම් ලබන්නාට කිසියම් අර්ථයක් දෙන ආකාරයට සකස් කරගත් විට ඒවා තොරතුරු වේ.

උදා:    රත්නපුර නගරයේ සාමාන්‍ය මාසික උෂ්ණත්වය
         කාලගුණ වාර්ථාව (Weather Report)
         ගණිතය විෂය සඳහා ලබාගත් ලකුණු වල සාමාන්‍ය අගය

තොරතුරු (Information) භාවිතයෙන් තීරණ ගැනීම හෝ එසේත් නොමැති නම් නිගමන වලට එලඹීමට හැකි වන අතර එසේ නිගමන වලට එලඹීමේදී දත්ත (Data) කිසියම් සකස් කිරීමකට භාජනය කළ යුතු වේ. සකස් නොකරන දත්ත මගින් නිවැරදි නිගමන වලට එලඹීම ඉතාම අසීරු කාරයයකි.

තොරතුරු වල ගති ලක්ෂණ

01. අර්ථවත් වේ.
02. විශ්මය දනවන සුළුය.
03. පෙර දැනුම නවීකරණය කරයි.
04. අන්තර් සන්නිවේදන මාධ්‍යයකි.
05. කාලීනයි.
06. තීරණ ගැනීමට උපකාරී වේ.
07. අදාල කාර්යය සඳහා උචිත/ අදාල විය යුතුයි.
08. අදාල කාර්යය සඳහා ප්‍රමාණවත් විය යුතුයි.
09. නිවැරදි විය යුතුයි.
10. තොරතුරු සැකසීම සඳහා දත්ත ලබා ගන්නා ප්‍රභවය (Source) විශ්වාසවන්ත විය යුතුයි.
11. අවශ්‍ය කාර්යය සඳහා නිවැරදි වේලාවට සැකසිය යුතුයි.
12. නිශ්චිත වටිනාකමකින් යුක්ත විය යුතුයි.

තොරතුරු වල ගුණාත්මක බව (Quality of Information)

තොරතුරු වල ගුණාත්මක භාවය ඒවායෙහි,

1. ප්‍රමාණවත් බව (Sufficiency)
2. විශ්වාසනීයත්වය (Reliability)
3. කාලීන බව (Timeliness)
4. සම්පූර්ණ බව (Completeness)
5. නිවැරදි බව (Accuracy) 
යන සාධක මත රඳා පවතියි. එනම් යම් කාර්යයක් සඳහා සැකසූ තොරතුරු එම කාර්යය සඳහා ප්‍රමාණවත් විය යුතුවේ.

එම තොරතුරු ලබා ගෙන ඇති මූලාශ්‍රය (Source) විශ්වාසවන්ත වීමෙන් තොරතුරු සැකසූ පසුව ඒවා භාවිතා කරන්නාටද ඒ පිළිබඳව විශ්වාසනීයත්වයක් ඇතිවේ. ගුණාත්මක තොරතුරු භාවිතා කරන්නාට පහසුවෙන් අවබෝධ විය යුතු මෙන්ම පහසුවෙන් තේරුම්ගත හැකිවිය යුතුවේ. තොරතුරු අදාල පුද්ගලයාට පහසුවෙන් ලඟාවිය යුතුවේ. ගුණාත්මක තොරතුරක තවත් අංගයක් වන්නේ කාලීන බවයි. එනම් අතීතයේදී වැදගත් වූ තොරතුරක් වර්තමානය වනවිට එහි වටිනාකමක් නොවීමට පුළුවන. එහෙත් යම් දවසක එහි වටිනාකම නැවත දැනෙනු ඇත. ගුණාත්මක හොරතුරු සම්පූර්ණ (Completeness) විය යුතුවේ.

තොරතුරු වල වටිනාකම / අගය (Value of Information)

තොරතුරු වල වටිනාකම එහි අදාළත්වය මත රඳා පවතියි. කාලය ශුන්‍යයට ආසන්න වන අවස්ථාවේදී තොරතුරු වල වටිනාකම උපරිම වේ. තොරතුරු නිර්මාණය කරන මොහොතේම හෝ ඒවා ලැබෙන මොහොතේම ඒවාට වැඩි වටිනාකමක් ඇත. කාලය ගතවීමත් සමගම තොරතුරු වල වටිනාකම ක්‍රමයෙන් අඩු වී අවසානයේ දී ඒවා දත්ත බවට නැවත පත්වේ.

තොරතුරු වල අදාළත්වය (Relevance of Information)

යම් කාර්යයක් සාර්ථකව ඉටුකිරීම සඳහා එම කාර්යයට ගැලපෙන අදාළ තොරතුරු තිබිය යුතුවේ. උදාහරණයක් ලෙස සංඛ්‍යාවක වර්ග මූලය දශම ස්ථාන හතරකට සෙවීම සාමාන්‍ය පුද්ගලයෙකුට අවශ්‍ය නොවුනද එය විද්‍යාඥයෙකුට වැදගත්වේ. එනම් තොරතුරු වල අදාළත්වය පුද්ගලයාගෙන් පුද්ගලයාට වෙනස් වේ.