Information Science & Industry MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Information Science & Industry - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

सही उत्तर (I), (III) और (IV) सही हैं।

Key Points 

• सूचना सुरक्षा में विभिन्न जोखिमों से सूचना की रक्षा करना शामिल है, जिसमें अनधिकृत पहुँच, उपयोग, प्रकटीकरण, व्यवधान, संशोधन, निरीक्षण, रिकॉर्डिंग या विनाश शामिल हैं।
• यह सुरक्षा सूचना के डिजिटल और भौतिक दोनों रूपों तक फैली हुई है, जैसे कि व्यक्तिगत डेटा, वित्तीय रिकॉर्ड और संवेदनशील या गोपनीय जानकारी।
• प्रभावी सूचना सुरक्षा के लिए एक समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें लोग, प्रक्रियाएँ और तकनीक शामिल हों।

सूचना सुरक्षा कार्यक्रम तीन मुख्य उद्देश्यों के आसपास बनाए गए हैं, जिन्हें अक्सर CIA: कहा जाता है:

• गोपनीयता:
  • ​यह सुनिश्चित करना कि जानकारी अनधिकृत व्यक्तियों, संस्थाओं या प्रक्रियाओं को प्रकट नहीं की जाती है।
  • उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता अपने Gmail खाते के लिए अपना पासवर्ड दर्ज करते हुए देखता है, तो गोपनीयता समझौता हो जाता है क्योंकि पासवर्ड उजागर हो गया है।
• अखंडता:
  • ​डेटा की सटीकता और पूर्णता को बनाए रखना, अनधिकृत परिवर्तनों को रोकना।
  • उदाहरण के लिए, जब कोई कर्मचारी किसी संगठन को छोड़ देता है, तो डेटा की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए उनकी स्थिति को सभी विभागों में अपडेट किया जाना चाहिए और केवल अधिकृत कर्मियों को ही परिवर्तन करने की अनुमति होनी चाहिए।
• उपलब्धता:
  • यह सुनिश्चित करना कि जानकारी की आवश्यकता होने पर उपलब्ध हो।
  • इसमें सूचना तक निर्बाध पहुँच सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न संगठनात्मक टीमों के बीच सहयोग शामिल है, क्योंकि सेवा से इनकार करने वाले हमले उपलब्धता को बाधित कर सकते हैं।

सही उत्तर (I), (III) और (IV) सही हैं।

Key Points

• सूचना सुरक्षा में सूचना को विभिन्न जोखिमों से सुरक्षित रखना शामिल है, जिसमें अनधिकृत पहुंच, उपयोग, प्रकटीकरण, व्यवधान, संशोधन, निरीक्षण, रिकॉर्डिंग या विनाश शामिल है।
• यह सुरक्षा डिजिटल और भौतिक दोनों प्रकार की सूचनाओं तक फैली हुई है, जैसे व्यक्तिगत डेटा, वित्तीय रिकॉर्ड और संवेदनशील या गोपनीय जानकारी।
• प्रभावी सूचना सुरक्षा के लिए एक समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें लोग, प्रक्रियाएं और प्रौद्योगिकी शामिल हों।

सूचना सुरक्षा कार्यक्रम तीन मुख्य उद्देश्यों के इर्द-गिर्द निर्मित होते हैं, जिन्हें अक्सर CIA कहा जाता है:

• गोपनीयता:
  • यह सुनिश्चित करना कि जानकारी अनधिकृत व्यक्तियों, संस्थाओं या प्रक्रियाओं के समक्ष प्रकट न की जाए।
  • उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति किसी उपयोगकर्ता को Gmail अकाउंट के लिए पासवर्ड डालते हुए देख लेता है, तो गोपनीयता से समझौता हो जाता है, क्योंकि पासवर्ड उजागर हो जाता है।
• अखंडता:
  • डेटा की सटीकता और पूर्णता बनाए रखना, अनधिकृत परिवर्तनों को रोकना।
  • उदाहरण के लिए, जब कोई कर्मचारी किसी संगठन को छोड़ता है, तो डेटा की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए सभी विभागों में उनकी स्थिति को अद्यतन किया जाना चाहिए और केवल अधिकृत कर्मियों को ही परिवर्तन करने की अनुमति दी जानी चाहिए।
• उपलब्धता:
  • यह सुनिश्चित करना कि आवश्यकता पड़ने पर जानकारी उपलब्ध हो।
  • इसमें सूचना तक निर्बाध पहुंच सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न संगठनात्मक टीमों के बीच सहयोग शामिल होता है, क्योंकि सेवा अस्वीकार करने वाले हमले उपलब्धता को बाधित कर सकते हैं।

सही उत्तर है - एक देश की समृद्धि व सम्पन्नता में सूचना महत्त्वपूर्ण कारक है। 

Key Points

• सूचना और ज्ञान की विशेषताएं अन्य उत्पादों और सेवाओं से काफी भिन्न होती हैं, जिससे बाजारों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर उनके प्रभाव को समझने में चुनौतियां पैदा होती हैं।
• सूचना अर्थशास्त्र और सूचना के अर्थशास्त्र के बीच अंतर करना लाभदायक होता है, जो एक ही सिक्के के दो पहलुओं को निरूपित करता है।
• किसी देश की सूचना/ज्ञान अर्थव्यवस्था राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर आर्थिक वृद्धि और विकास से संबंधित होती है।
• हालाँकि, सूचना और ज्ञान अर्थव्यवस्थाओं के बीच एक अंतर होता है, सूचना प्रौद्योगिकी विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में परिवर्तन का एक प्रमुख चालक है।
• फिर भी, तकनीकी प्रगति के बावजूद, व्यवसाय या सरकार में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में महत्वपूर्ण बदलाव नहीं देखे गए हैं, जिससे प्राथमिक आर्थिक संसाधन के रूप में ज्ञान पर ध्यान केंद्रित करने वाले नए प्रतिमानों का उदय हुआ है।
• जबकि भारतीय अर्थव्यवस्था धीरे-धीरे सूचना अर्थव्यवस्था की ओर बढ़ रही है, विकसित पश्चिमी देशों की तुलना में इसकी प्रगति में महत्वपूर्ण बाधाएँ हैं।
• सूचना अर्थशास्त्र और सूचना अर्थव्यवस्था का अध्ययन पुस्तकालय और सूचना पेशेवरों के लिए दो मुख्य कारणों से मूल्यवान है:
  • सबसे पहला, यह आर्थिक विकास और समृद्धि को आगे बढ़ाने में सूचना और ज्ञान के महत्व को पुष्ट करता है, और
  • दूसरा, यह अन्य क्षेत्रों में सूचना पेशेवरों के लिए नौकरी के अवसरों का विस्तार करता है।

सही उत्तर प्रतिकृति है।

 Key Points

• प्रतिकृति :
  • स्थिरता, विश्वसनीयता और पहुंच सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न प्रणालियों में डेटा की डुप्लिकेट प्रतियां बनाने और बनाए रखने की प्रक्रिया।
  • इसका उपयोग आमतौर पर डाटाबेस, भंडारण प्रणालियों और क्लाउड कंप्यूटिंग में डेटा की उपलब्धता और दोष सहिष्णुता में सुधार के लिए किया जाता है।

Additional Information 

• रिफ्रेशिंग (Refreshing): सबसे नवीनतम जानकारी को प्रतिबिंबित करने के लिए डेटा या स्क्रीन डिस्प्ले को अपडेट करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।
• प्रौद्योगिकी संरक्षण: इसमें भविष्य में उपयोग के लिए प्रौद्योगिकी और डेटा को बनाए रखना और संरक्षित करना तथा दीर्घकालिक पहुंच सुनिश्चित करना शामिल है।
• अनुकरण (Emulation): एक प्रणाली के व्यवहार को किसी अन्य प्रणाली का उपयोग करके अनुकरण करने की तकनीक, जिसका उपयोग अक्सर सॉफ्टवेयर को ऐसे प्लेटफॉर्म पर चलाने के लिए किया जाता है जिसके लिए इसे मूल रूप से डिज़ाइन नहीं किया गया था।

सही उत्तर (i), (ii), (iii) और (iv) है।

Key Points 

• डेटा माइनिंग:
  • पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया का वर्णन करने के लिए प्रयुक्त शब्द "डेटा माइनिंग" है।
  • डेटा माइनिंग में व्यापक डेटा सेट से ज्ञान निकालना शामिल है, और यह शब्द अपने आप में कुछ भ्रामक है।
  • अधिक सटीक नाम " ज्ञान खनन" होगा, जिसमें बड़े डेटा वॉल्यूम से अंतर्दृष्टि निकालने पर जोर दिया जाएगा।
  • यह कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और डेटाबेस प्रणालियों के तरीकों को एकीकृत करके महत्वपूर्ण डेटा सेटों में पैटर्न की खोज करती है।
  • डेटा माइनिंग प्रक्रिया का प्राथमिक उद्देश्य डेटा से जानकारी निकालना और उसे आगे उपयोग के लिए समझने योग्य संरचना में प्रस्तुत करना है।

डेटा माइनिंग में बड़े डेटासेट को मूल्यवान जानकारी में बदलने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम और तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

• एसोसिएशन नियम (मार्केट बास्केट विश्लेषण) चरों के बीच संबंधों की खोज करते हैं। यह तकनीक अक्सर एक साथ खरीदे जाने वाले आइटम की पहचान करती है, जिससे स्टोर इन जानकारियों के आधार पर योजना बनाने, प्रचार करने और पूर्वानुमान लगाने में सक्षम होते हैं।
• वर्गीकरण वस्तुओं को पूर्वनिर्धारित वर्ग प्रदान करता है, डेटा को उन श्रेणियों में व्यवस्थित करता है जो समान विशेषताओं को साझा करते हैं। यह तकनीक समान विशेषताओं या उत्पाद लाइनों में डेटा को सुव्यवस्थित रूप से सारांशित करने में मदद करती है।
• क्लस्टरिंग समान वस्तुओं को अन्य वस्तुओं से उनके अंतर के आधार पर समूहीकृत करता है। वर्गीकरण के विपरीत, जो वस्तुओं को "शैम्पू" या "साबुन" के रूप में वर्गीकृत कर सकता है, क्लस्टरिंग वस्तुओं को "बालों की देखभाल" या "दंत स्वास्थ्य" जैसी व्यापक श्रेणियों में समूहित कर सकता है।
• निर्णय वृक्ष कई तरह के प्रश्न पूछकर परिणामों को वर्गीकृत या पूर्वानुमानित करते हैं, तथा प्रतिक्रियाओं के आधार पर डेटा को छांटते हैं। यह विधि, जिसे अक्सर एक पेड़ के रूप में देखा जाता है, गहन डेटा विश्लेषण के लिए विशिष्ट दिशा-निर्देश प्रदान करती है।
• रिग्रैशन (प्रतिगमन) - इस तकनीक का उपयोग निरंतर मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर पूर्वानुमान लगाने और रुझानों की भविष्यवाणी करने में किया जाता है।
• K-निकटतम पड़ोसी (KNN) अन्य डेटा बिंदुओं से इसकी निकटता के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करता है। यह इस धारणा पर काम करता है कि आस-पास के डेटा बिंदु एक-दूसरे से अधिक समान हैं, व्यक्तिगत बिंदुओं के आधार पर समूह सुविधाओं की भविष्यवाणी करता है।

सही उत्तर (B), (D), (A), (C) है। 

Key Points

• डेटा माइनिंग में व्यापक डेटा सेट से ज्ञान निकालना शामिल है, और यह शब्द अपने आप में कुछ हद तक भ्रामक है।
• अधिक सटीक नाम "नॉलेज माइनिंग" होगा, जो बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने पर जोर देता है।
• यह कम्प्यूटेशनल प्रोसेस पर्याप्त डेटा सेट में पैटर्न खोजने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, स्टेटिस्टिक्स और डेटाबेस सिस्टम के तरीकों को एकीकृत करती है।
• डेटा माइनिंग प्रोसेस का प्राथमिक उद्देश्य डेटा से जानकारी निकालना और उसे आगे के उपयोग के लिए एक समझने योग्य संरचना में प्रस्तुत करना है।
• इसे विशाल डेटा सेट से दिलचस्प, गैर-तुच्छ, अंतर्निहित, पहले से अज्ञात और संभावित रूप से उपयोगी पैटर्न या ज्ञान को उजागर करने के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है।
• डेटा माइनिंग का क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है, व्यापक डेटा रिपॉजिटरी का बुद्धिमानी से उपयोग करने में प्रबंधकों और निर्णय निर्माताओं की सहायता के लिए तकनीकों के विकास पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है।
• डेटा माइनिंग के लिए वैकल्पिक शर्तों में शामिल हैं:
  • डेटाबेस में नॉलेज डिस्कवरी (माइनिंग) (KDD)
  • नॉलेज एक्सट्रैक्शन 
  • डेटा/पैटर्न एनालिसिस 
  • डेटा आर्कियोलॉजी
  • डेटा ड्रेजिंग
  • इनफार्मेशन हार्वेस्टिंग 
  • बिज़नेस इंटेलिजेंस 
  डेटा माइनिंग के चरण:
  • डेटा पैटर्न तैयार करना:
    • ​इस चरण में विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाने के लिए कच्चे डेटा की सफाई, परिवर्तन और व्यवस्थित करना शामिल है।
    • इसमें लापता मानों को संभालना, डुप्लिकेट को हटाना और डेटा को चुने हुए एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है।
  • डेटा वेयरहाउस से उपयुक्त डेटाबेस का चयन करना:
    • ​एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, डेटा वेयरहाउस से संबंधित डेटाबेस का चयन किया जाता है।
    • इस चरण में एनालिसिस के लिए आवश्यक विशिष्ट डेटासेट की पहचान करना और पुनः प्राप्त करना शामिल है।
  •  उपयुक्त एल्गोरिथ्म का चयन करना:
    • ​तैयार डेटा और पहचाने गए डेटाबेस के साथ, अगला कदम विशिष्ट डेटा खनन कार्य के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम चुनना है।
    • चयन डेटा की प्रकृति और विश्लेषण के लक्ष्यों पर निर्भर करता है।
  • एक उपलब्ध एनालिटिकल पैकेज चुनना:
    • एल्गोरिदम का चयन करने के बाद, अंतिम चरण चयनित एल्गोरिदम को लागू करने और डेटा माइनिंग एनालिसिस करने के लिए एक उपयुक्त विश्लेषणात्मक पैकेज या साधन चुनना है।
    • इसमें ऐसे सॉफ़्टवेयर या प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग शामिल हो सकता है जो चुने गए एल्गोरिदम का समर्थन करते हैं।

सही उत्तर "एम.वी. पोराट" है। 

Key Points 

• सूचना अर्थव्यवस्था - 
  • सूचना अर्थव्यवस्था एक ऐसी अर्थव्यवस्था है जिसमें सूचनात्मक गतिविधियों और सूचना उद्योग पर अधिक बल दिया जाता है, जिसमे सूचना को पूंजीगत वस्तु के रूप में महत्व दिया जाता है।
  • यह शब्द 1977 में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के स्नातक छात्र मार्क पोराट द्वारा प्रतिपादित किया गया था।

Additional Information 

• एम.वी.पोरेट​-
  • मार्क पोराट एक टेक एंटरप्रेन्योर (व्यवसायी) हैं, जिन्होंने द इंफॉर्मेशन इकोनॉमी नामक एक महत्वपूर्ण कृति लिखी है।
  • वह जनरल मैजिक के संस्थापक हैं, यह एक ऐसी कंपनी जिसने मैजिक लिंक नामक एक शुरुआती हैंडहेल्ड (हाथों में पकडे जा सकने योग्य) संचार उपकरण बनाया था।
• फ्रिट्ज मैकल्प-
  • फ़्रिट्ज़ मैकल्प ऑस्ट्रियाई-अमेरिकी अर्थशास्त्री थे। 
  • वह 1933 में सूचना समाज की अवधारणा को विकसित करने वाले अग्रणी व्यक्तियों में से एक थे।
• आर.एम. हेज-
  • ह एक लेखक हैं।
  • उनकी सबसे उल्लेखनीय पुस्तकों में - ट्रिक सिनेमैटोग्राफी: द ऑस्कर स्पेशल-इफेक्ट्स मूवीज, 3-डी मूवीज: स्टीरियोस्कोपिक सिनेमा का इतिहास और फिल्मोग्राफी (मैकफ़ारलैंड क्लासिक्स), द रिपब्लिक चैप्टरप्लेज़: रिपब्लिक पिक्चर्स कॉर्पोरेशन द्वारा रिलीज़ किए गए धारावाहिकों की एक पूरी फिल्मोग्राफी, 1934-1955, बड़े परदे की फिल्में: वाइड गेज फिल्म निर्माण का इतिहास और फिल्मोग्राफी को शामिल किया गया हैं।  

सही उत्तर आर्थिक सहयोग और विकास संगठन है।

Key Points

• OECD (आर्थिक सहयोग और विकास संगठन) ने 1996 में 'ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था' शब्द का प्रतिपादन किया, और इसे इसे ज्ञान और सूचना के उत्पादन, प्रसार और उपयोग पर केंद्रित अर्थव्यवस्था के रूप में परिभाषित किया।
• ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था में, विचार और प्रौद्योगिकियाँ नवाचार को बढ़ावा देती हैं, बौद्धिक संपदा एक वस्तु है, उपभोक्ता अधिक स्मार्ट और अधिक सुविधाजनक उत्पादों की तलाश करते हैं, और प्रौद्योगिकी नेता नवाचार को बढ़ावा देते हैं।
• ऐसी अर्थव्यवस्थाएँ जो मुख्य रूप से सूचना और ज्ञान के निर्माण, प्रसार और अनुप्रयोग पर निर्भर होती हैं, वे ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्थाएँ (KBEs) कहलाती हैं।
• APEC (एशिया-प्रशांत आर्थिक सहयोग) एक ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था को परिभाषित करता है जहां ज्ञान सभी उद्योगों में आर्थिक विकास, धन सृजन और रोजगार को चलाने में केंद्रीय भूमिका निभाता है।

Additional Information

• सूचना समाज पर वैश्विक शिखर सम्मेलन​ (WSIS):
  • ​सूचना समाज पर विश्व शिखर सम्मेलन (WSIS ) दो चरणों वाला संयुक्त राष्ट्रीय कार्यक्रम था जो 2003 (जिनेवा) और 2005 (ट्यूनिस) में बाद में आवधिक WSIS मंचों के साथ आयोजित किया गया था।
  • इसका उद्देश्य विकासशील देशों में इंटरनेट की पहुंच में सुधार करके वैश्विक डिजिटल विभाजन को कम करना था, जिसके परिणामस्वरूप 17 मई को विश्व सूचना समाज दिवस की स्थापना की गई।​
  • WSIS+10 प्रक्रिया ने अपनी दसवीं वर्षगांठ मनाई, जिसका समापन 2015 में न्यूयॉर्क में एक उच्च-स्तरीय संयुक्त राष्ट्र महासभा की बैठक के साथ हुआ।
• राष्ट्रीय ज्ञान आयोग (NKC):
  • भारत सरकार द्वारा 2005 में स्थापित राष्ट्रीय ज्ञान आयोग (NKC) का उद्देश्य भारत को एक ज्ञान समाज में बदलने पर प्रधान मंत्री को सलाह देना था।
  • 2009 में, NKC ने शिक्षा, अनुसंधान और विकास और सूचना प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए सिफारिशों के साथ अपना अंतिम प्रतिवेदन प्रस्तुत किया था।
  • ज्ञान-आधारित समाज के लिए इसके दृष्टिकोण में शामिल हैं:
    • सभी के लिए शिक्षा: NKC का मानना ​​है कि सभी भारतीयों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा तक पहुंच मिलनी चाहिए, चाहे उनकी सामाजिक या आर्थिक पृष्ठभूमि कुछ भी हो।
    • शोध एवं विकास: NKC का मानना ​​है कि भारत को नवाचार में वैश्विक नेता बनने के लिए अनुसंधान और विकास में अधिक निवेश करने की आवश्यकता है।
    • सूचना और संचार प्रौद्योगिकी: NKC का मानना ​​है कि सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (ICT) का उपयोग भारत में शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और अन्य सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
• नेटवर्क समाज
  • ​"नेटवर्क सोसाइटी" शब्द को जान वैन डिज्क ने अपनी 1991 की पुस्तक "डी नेटवर्कमैट्सचैपिज" (द नेटवर्क सोसाइटी) में और बाद में मैनुअल कैस्टेल्स ने "द राइज ऑफ द नेटवर्क सोसाइटी" (1996) में पेश किया था।
  • जेम्स मार्टिन ने 1978 में जन और दूरसंचार नेटवर्क के माध्यम से जुड़े समाज का वर्णन करने के लिए संबंधित शब्द, "द वायर्ड सोसाइटी" का भी इस्तेमाल किया था।

सही उत्तर A - III, B - II, C - I, D - IV है।

Key Points

• प्रवृत्ति से संबंधित प्रकाशन:
  • वे अत्याधुनिक रिपोर्टों के अनुरूप होते हैं क्योंकि प्रवृत्ति-संबंधी प्रकाशनों में अक्सर किसी विशेष क्षेत्र में ज्ञान की वर्तमान स्थिति या प्रगति की अंतर्दृष्टि प्रदान करना शामिल होता है, जो "अत्याधुनिक स्थिति" का प्रतिनिधित्व करता है।
• संघनक प्रकाशन:
  • संक्षिप्त प्रकाशनों में सामग्री का संक्षिप्त अवलोकन या संदर्भ प्रदान करने के लिए पत्रिकाओं का सारांश या अनुक्रमण शामिल हो सकता है।
• त्वरित संदर्भ प्रकाशन:
  • तैयार संदर्भ प्रकाशन अक्सर हैंडबुक के रूप में होते हैं, जो तत्काल संदर्भ के लिए आवश्यक जानकारी तक त्वरित पहुंच प्रदान करते हैं।
• व्यापार और उद्योग से संबंधित प्रकाशन:
  • ​व्यापार और उद्योग से संबंधित प्रकाशनों में अक्सर व्यापार और उद्योग से संबंधित विशिष्ट पहलुओं पर विस्तृत जानकारी प्रदान करने वाली तकनीकी रिपोर्ट शामिल होती हैं।

Additional Information

• IACR की शब्दावली अवधारणा:
  • इनफार्मेशन: डेटा जो अर्थ बताता है।
  • एनालिसिस: बेहतर समझ के लिए किसी विषय को छोटे तत्वों में तोड़ने की प्रक्रिया।
  • कंसोलिडेशन: तत्वों को एक अभिन्न संपूर्ण में संयोजित करने की क्रिया।
  • पैकेजिंग: किसी चीज़ को किसी विशिष्ट माध्यम में रिकॉर्ड करना, व्यवस्थित करना और प्रस्तुत करना।
  • रीपैकेजिंग: किसी चीज़ को दोबारा नए ढंग से प्रस्तुत करने की प्रक्रिया।
• 19वीं सदी की शुरुआत में, वैज्ञानिकों बीलस्टीन और गमेलिन ने प्रयोगात्मक निष्कर्षों को अन्य वैज्ञानिकों के लिए सुलभ बनाने के लिए हैंडबुक और डेटा संकलन बनाकर डेटा की बढ़ती मात्रा को व्यवस्थित करने का प्रयास किया।
• IACR शब्द अपेक्षाकृत नया है और इसमें किसी विशेष क्षेत्र में जानकारी का चयन, मूल्यांकन, विश्लेषण, व्याख्या और संश्लेषण शामिल है।
• लक्ष्य विभिन्न उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा करते हुए जानकारी को समय पर और उपयोगी तरीके से संकलित करना, पचाना, पुन: पैकेज करना, व्यवस्थित करना और प्रस्तुत करना है।

सही उत्तर C, B, A, D है।

Key Points

• अपनी 2016 की पुस्तक "एलिमेंट्स ऑफ इंफॉर्मेशन ऑर्गेनाइजेशन एंड डिसेमिनेशन" में प्रोफेसर अमिताभ चटर्जी ने बताया है कि सूचना समेकन की प्रक्रिया में तीन प्रमुख गतिविधियां शामिल हैं:
  • इनफार्मेशन एनालिसिस,
  • इनफार्मेशन कंसोलिडेशन और
  • इनफार्मेशन रिपैकेजिंग।
• चटर्जी के अनुसार, IACR उत्पाद को संकलित करने में कई चरण शामिल हैं
  • दीक्षा,
  • कार्यक्षेत्र/उत्पाद विशेषताओं का निर्धारण,
  • योजना और तैयारी,
  • जानकारी हासिल करना,
  • सूचना का प्रसंस्करण और आयोजन,
  • पूरक कार्य करना, और
  • पूर्णता तक पहुंचना​

Additional Information

• IACR की शब्दावली अवधारणा:
  • इनफार्मेशन: डेटा जो अर्थ बताता है।
  • एनालिसिस : बेहतर समझ के लिए किसी विषय को छोटे तत्वों में तोड़ने की प्रक्रिया।
  • कंसोलिडेशन: तत्वों को एक अभिन्न संपूर्ण में संयोजित करने की क्रिया।
  • पैकेजिंग: किसी चीज़ को किसी विशिष्ट माध्यम में रिकॉर्ड करना, व्यवस्थित करना और प्रस्तुत करना।
  • रीपैकेजिंग: किसी चीज़ को दोबारा नए ढंग से प्रस्तुत करने की प्रक्रिया।
• 19वीं सदी की शुरुआत में, वैज्ञानिकों बीलस्टीन और गमेलिन ने प्रयोगात्मक निष्कर्षों को अन्य वैज्ञानिकों के लिए सुलभ बनाने के लिए हैंडबुक और डेटा संकलन बनाकर डेटा की बढ़ती मात्रा को व्यवस्थित करने का प्रयास किया।
• IACR शब्द अपेक्षाकृत नया है और इसमें किसी विशेष क्षेत्र में जानकारी का चयन, मूल्यांकन, विश्लेषण, व्याख्या और संश्लेषण शामिल है।
• लक्ष्य विभिन्न उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा करते हुए जानकारी को समय पर और उपयोगी तरीके से संकलित करना, पचाना, पुन: पैकेज करना, व्यवस्थित करना और प्रस्तुत करना है।

सही उत्तर केवल A और B है 

Key Points

• सूचना मध्यस्थ:
  • सूचना मध्यस्थ को विशेषज्ञों, संगठनों, संस्थानों या कंप्यूटर-आधारित एजेंटों के एक समूह के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो सूचना के उत्पादकों और उपभोक्ताओं को जोड़ने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
  • ये मध्यस्थ अनुसंधान एवं विकास, उद्योग, शिक्षा, सरकार और रोजमर्रा की गतिविधियों जैसे विभिन्न क्षेत्रों में आवश्यकता-आधारित सूचना सेवाओं की बढ़ती मांग के कारण उभरे हैं।
  • मांग-आधारित सूचना बाजार में, सूचना को एक व्यापार योग्य वस्तु के रूप में माना जाता है, और उपभोक्ता संतुष्टि आपूर्ति की गई जानकारी की उपयोगिता पर निर्भर करती है।
  • सूचना मध्यस्थों के प्रकार
    • सूचना दलाल
    • सूचना सलाहकार
    • ऑनलाइन विक्रेता
    • तकनीकी द्वारपाल
    • इनविजीबल कॉलेज
    • सूचना फ़िल्टर
    • विस्तार कार्यकर्ता, पैरामेडिकल पेशेवर, खंड विकास अधिकारी, आदि

Additional Information

• सूचना मध्यस्थों का मुख्य कार्य उपयोगकर्ताओं को त्वरित और पर्याप्त जानकारी प्रदान करना है।
• वे जिन प्रमुख गतिविधियों में संलग्न हैं उनमें शामिल हैं:
  • डेटा और जानकारी खोजना:
  • डेटा और सूचना का विश्लेषण:
  • आवश्यक प्रपत्रों में सूचना का प्रसार करना

सही उत्तर है: (i), (iii), और (iv) सही हैं।

Key Points

• 1997 में, सांडा एर्डेलेज़ ने इन्फॉर्मेशन (सूचना) एन्काउटरींग (IE) की शुरुआत की, जो अनैच्छिक सूचना खोज के लिए एक वैचारिक रूपरेखा है।
• यह रूपरेखा IE की एक व्यवस्थित जाँच को सक्षम बनाती है, जिसमें सूचना उपयोगकर्ता, पर्यावरण, एन्काउटर की गई सूचना और एन्काउटरींग के माध्यम से पूरी की गई सूचना आवश्यकताओं को शामिल करते हुए चार-आयामी विश्लेषण को नियोजित किया जाता है।
• इन्फॉर्मेशन (सूचना) एन्काउटरींग की संरचना:
  • सूचना उपयोगकर्ता जो सूचना को एन्काउटर करता है।
  • वह पर्यावरण जहाँ सूचना का एन्काउटर हुआ।
  • एन्काउटर की गई सूचना की विशेषताएँ; और
  • सूचना आवश्यकताओं की वह विशेषता जिसे सूचना एन्काउटरींग संबोधित करती है।

सही उत्तर जानकारी के उत्पादन, प्रसंस्करण, भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए कंप्यूटर को संभालने की क्षमता है।

Key Points 

• कंप्यूटर साक्षरता:
  • कंप्यूटर साक्षरता का तात्पर्य बुनियादी उपयोग से लेकर उन्नत समस्या-समाधान और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग तक फैले कंप्यूटर और संबंधित प्रौद्योगिकी के कुशलतापूर्वक उपयोग करने के ज्ञान और क्षमता से है।
  • इसे सूचना के उत्पादन, प्रसंस्करण, भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए कंप्यूटर को संभालने की क्षमता के रूप में भी परिभाषित किया गया है।
  • कंप्यूटर साक्षरता की यह परिभाषा विभिन्न सूचना-संबंधित कार्यों, जैसे डिजिटल जानकारी बनाने, प्रबंधित करने और उस तक पहुंचने के लिए कंप्यूटर के साथ काम करने के लिए आवश्यक मूलभूत कौशल को शामिल करती है।
  • इसमें विभिन्न कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करने और उनके संचालन को समझने में सहज होना भी शामिल है।
  • यह शब्द कंप्यूटर प्रोग्रामिंग से अलग है, जिसमें मुख्य रूप से कंप्यूटर प्रोग्राम के डिज़ाइन और कोडिंग शामिल है, न कि उनके उपयोग में परिचितता और कौशल।
  • यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका सहित कई देशों ने राष्ट्रीय कंप्यूटर साक्षरता दर बढ़ाने के लिए पहल लागू की है।
  • शब्द "कंप्यूटर साक्षरता" का श्रेय आमतौर पर डार्टमाउथ कॉलेज के भौतिक विज्ञानी आर्थर ल्यूहरमैन को दिया जाता है, जो 1964 में केमेनी और कर्ट्ज़ द्वारा बेसिक प्रोग्रामिंग भाषा की शुरुआत से जुड़े थे।
  • ल्यूहरमैन शिक्षा में कंप्यूटर को एकीकृत करने के प्रबल समर्थक थे।
  • अप्रैल 1972 में, अमेरिकन फेडरेशन ऑफ इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सोसाइटीज़ (एएफआईपीएस) सम्मेलन के दौरान, उन्होंने "क्या कंप्यूटर को छात्र को पढ़ाना चाहिए, या इसके विपरीत? " शीर्षक से एक भाषण दिया।

Additional Information 

• अन्य संबंधित शर्तें:
  • ​सूचना साक्षरता:
    • ​यह शब्द विभिन्न स्रोतों से जानकारी की पहचान करने, पता लगाने, मूल्यांकन करने और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की क्षमता को संदर्भित करता है।
    • शैक्षणिक और व्यावसायिक सफलता के लिए सूचना साक्षरता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यक्तियों को सूचित निर्णय लेने और समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए सशक्त बनाती है।
  • डिजिटल साक्षरता:
    • डिजिटल साक्षरता से तात्पर्य जानकारी खोजने, मूल्यांकन करने, बनाने और संचार करने के लिए डिजिटल प्रौद्योगिकियों और इंटरनेट का उपयोग करने की क्षमता से है।
    • इसमें कंप्यूटर साक्षरता, सूचना साक्षरता और मीडिया साक्षरता सहित कई प्रकार के कौशल शामिल हैं।
  • मीडिया साक्षरता:
    • मीडिया साक्षरता में मीडिया सामग्री तक पहुंचने, विश्लेषण, मूल्यांकन और निर्माण करने की क्षमता शामिल है।
    • यह व्यक्तियों को समाज पर मीडिया के प्रभाव को समझने और मीडिया संदेशों की आलोचनात्मक व्याख्या करने का अधिकार देता है।
  • तकनीकी साक्षरता:
    • तकनीकी साक्षरता से तात्पर्य प्रौद्योगिकी की समझ, उसके उपयोग और समाज पर उसके प्रभाव से है।
    • इसमें विभिन्न उद्देश्यों के लिए विभिन्न प्रौद्योगिकियों का उपयोग, प्रबंधन और मूल्यांकन करने की क्षमता शामिल है।
  • दृष्टि संबंधी साक्षरता:
    • ​दृश्य साक्षरता दृश्य संदेशों की व्याख्या करने, समझने और बनाने की क्षमता है।
    • इसमें छवियों, वीडियो और ग्राफिक्स जैसे संचार के दृश्य रूपों को समझना और उनका प्रभावी ढंग से विश्लेषण और उपयोग करने में सक्षम होना शामिल है।

सही उत्तर सूचना विस्फोट है। 

Key Points

• सूचना विस्फोट का तात्पर्य प्रकाशित डेटा या सूचना की मात्रा में तीव्र वृद्धि और इस प्रचुरता से उत्पन्न होने वाली चुनौतियों से है।
• इस डेटा को प्रबंधित करना अधिक जटिल होता जा रहा है क्योंकि इसकी मात्रा बढ़ती जा रही है, जिससे अक्सर सूचना अधिभार की स्थिति उत्पन्न हो जाती है।
• इस वाक्यांश को पहली बार ऑनलाइन ऑक्सफ़ोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी के अनुसार मार्च 1964 के न्यू स्टेट्समैन लेख में प्रलेखित किया गया था और इसे NBC अध्यक्ष पैट वीवर के 1955 के भाषण में भी संदर्भित किया गया था।
• 1970 के दशक से, इलेक्ट्रॉनिक जानकारी के अधिशेष से ज्ञान निकालने के लिए डेटा फ़्यूज़न और डेटा माइनिंग जैसी तकनीकों को नियोजित किया गया है।
• ऑनलाइन ऑक्सफ़ोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी मार्च 1964 के न्यू स्टेट्समैन लेख में इस वाक्यांश के उपयोग को इंगित करता है।
• सूचना विस्फोट शब्द डेटा फ्लड (जिसे डेटा बाढ़ भी कहा जाता है) की अवधारणा से निकटता से संबंधित है। कभी-कभी सूचना बाढ़ शब्द का भी प्रयोग किया जाता है।

Additional Information

• सूचना संकलन:
  • ​सूचना संकलन से तात्पर्य विभिन्न स्रोतों से डेटा, तथ्यों या सामग्रियों को एक एकल डॉक्यूमेंट या डेटासेट में व्यवस्थित रूप से एकत्र करने, व्यवस्थित करने और संकलित करने से है।
  • इस प्रक्रिया में अलग-अलग या कई स्थानों से प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना शामिल है, जिसका उद्देश्य अक्सर संदर्भ या विश्लेषण के लिए एक व्यापक और समेकित संसाधन बनाना होता है।
• यह देखते हुए कि इलेक्ट्रॉनिक मीडिया में "सूचना" अक्सर "डेटा" के साथ अंतर्विनिमेय होती है, सूचना विस्फोट का विचार डेटा फ्लड (जिसे डेटा बाढ़ के रूप में भी जाना जाता है) की धारणा से निकटता से जुड़ा हुआ है। "सूचना बाढ़" शब्द का प्रयोग कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर किया जाता है।

सही उत्तर (B), (D), (A), (C) है। 

Key Points

• डेटा माइनिंग में व्यापक डेटा सेट से ज्ञान निकालना शामिल है, और यह शब्द अपने आप में कुछ हद तक भ्रामक है।
• अधिक सटीक नाम "नॉलेज माइनिंग" होगा, जो बड़ी मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने पर जोर देता है।
• यह कम्प्यूटेशनल प्रोसेस पर्याप्त डेटा सेट में पैटर्न खोजने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, स्टेटिस्टिक्स और डेटाबेस सिस्टम के तरीकों को एकीकृत करती है।
• डेटा माइनिंग प्रोसेस का प्राथमिक उद्देश्य डेटा से जानकारी निकालना और उसे आगे के उपयोग के लिए एक समझने योग्य संरचना में प्रस्तुत करना है।
• इसे विशाल डेटा सेट से दिलचस्प, गैर-तुच्छ, अंतर्निहित, पहले से अज्ञात और संभावित रूप से उपयोगी पैटर्न या ज्ञान को उजागर करने के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है।
• डेटा माइनिंग का क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है, व्यापक डेटा रिपॉजिटरी का बुद्धिमानी से उपयोग करने में प्रबंधकों और निर्णय निर्माताओं की सहायता के लिए तकनीकों के विकास पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है।
• डेटा माइनिंग के लिए वैकल्पिक शर्तों में शामिल हैं:
  • डेटाबेस में नॉलेज डिस्कवरी (माइनिंग) (KDD)
  • नॉलेज एक्सट्रैक्शन 
  • डेटा/पैटर्न एनालिसिस 
  • डेटा आर्कियोलॉजी
  • डेटा ड्रेजिंग
  • इनफार्मेशन हार्वेस्टिंग 
  • बिज़नेस इंटेलिजेंस 
  डेटा माइनिंग के चरण:
  • डेटा पैटर्न तैयार करना:
    • ​इस चरण में विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाने के लिए कच्चे डेटा की सफाई, परिवर्तन और व्यवस्थित करना शामिल है।
    • इसमें लापता मानों को संभालना, डुप्लिकेट को हटाना और डेटा को चुने हुए एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है।
  • डेटा वेयरहाउस से उपयुक्त डेटाबेस का चयन करना:
    • ​एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, डेटा वेयरहाउस से संबंधित डेटाबेस का चयन किया जाता है।
    • इस चरण में एनालिसिस के लिए आवश्यक विशिष्ट डेटासेट की पहचान करना और पुनः प्राप्त करना शामिल है।
  •  उपयुक्त एल्गोरिथ्म का चयन करना:
    • ​तैयार डेटा और पहचाने गए डेटाबेस के साथ, अगला कदम विशिष्ट डेटा खनन कार्य के लिए एक उपयुक्त एल्गोरिदम चुनना है।
    • चयन डेटा की प्रकृति और विश्लेषण के लक्ष्यों पर निर्भर करता है।
  • एक उपलब्ध एनालिटिकल पैकेज चुनना:
    • एल्गोरिदम का चयन करने के बाद, अंतिम चरण चयनित एल्गोरिदम को लागू करने और डेटा माइनिंग एनालिसिस करने के लिए एक उपयुक्त विश्लेषणात्मक पैकेज या साधन चुनना है।
    • इसमें ऐसे सॉफ़्टवेयर या प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का उपयोग शामिल हो सकता है जो चुने गए एल्गोरिदम का समर्थन करते हैं।