polyglot-tagger/wikipedia-language-snippets-filtered huggingface dataset:
ಹೆಚ್ಚಿನ ರೀತಿಯ ಸಸ್ಯಗಳು ಅವುಗಳ ಸಸ್ಯಕ ಜೀವಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಜೊತೆ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವನ್ನು ಜೋಡಿ ವರ್ಣತಂತುಕಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ ಅದೇ ರೀತಿಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಜೊತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಪಾಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಬ್ರಯೋಫೈಟ್‌ಗಳು ಒಂದು ಜೊತೆ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಹ್ಯಾಪ್ಲಾಯ್ಡ್ಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ . ಪಾಚಿಯು ಎರಡು ಜೊತೆ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವಾಗ ಅದರ ಜೀವನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಅವಧಿಗಳಿರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಇದು ಕೇವಲ ಸ್ಪೋರೊಫೈಟ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಾಳೀಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದೆ ಇರುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪಾಚಿಗಳು ಗ್ಯಾಮಿಟೊಫೈಟ್-ಪ್ರಧಾನ ಜೀವನ ಚಕ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಅಂದರೆ ಸಸ್ಯದ ಕೋಶಗಳು ಅವುಗಳ ಜೀವಿತದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಹ್ಯಾಪ್ಲಾಯ್ಡ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸ್ಪೋರೊಫೈಟ್‌ಗಳು ಸಸ್ಯ) ಅಲ್ಪ-ಕಾಲ ಬದುಕುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗ್ಯಾಮಿಟೊಫೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ "ಎತ್ತರದ" ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಣಿಗಳು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಬೀಜದ ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ, ಹ್ಯಾಪ್ಲಾಯ್ಡ್ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಾಗ ಮತ್ತು ಅಂಡಾಣುಗಳಿಂದ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಜೋಡಿ ವರ್ಣತಂತುಕ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯು ಹೂಬಿಡುವ ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಸ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಪಾಚಿಗಳು ಬ್ರಯೋಫೈಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನಾಳಗಳಿಲ್ಲದ ಸಸ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ತೋರಿಕೆಗೆ ಅದೇ ರೀತಿಯ ಕಾಣುವ ಲಿವರ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅವುಗಳ ಬಹು-ಕೋಶೀಯ ರೈಸಾಯ್ಡ್ ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಪಾಚಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಲಿವರ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇತರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸರ್ವಸಾಮಾನ್ಯವಾದುದಲ್ಲ. ಆದರೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ "ಕಾಂಡ" ಮತ್ತು "ಎಲೆಗಳು", ಅಧಿಕವಾಗಿ ಹಾಲೆಗಳಿರುವ ಅಥವಾ ವಿಭಜಿತವಾಗಿರುವ ಎಲೆಗಳು ಇಲ್ಲದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಮೂರು ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವ ಎಲೆಗಳು ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಸ್ಯವು ಪಾಚಿಯೆಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಪಾಚಿಯನ್ನು ಬೀಜಕಗಳಿಂದ ಬೆಳೆಸುವುದು ಮತ್ತೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪಾಚಿ ಬೀಜಕಗಳು ನಿರಂತರ ಮಳೆಯಿಂದಾಗಿ ತೆರೆದ ಸಮತಲದ ಮೇಲೆ ಬೀಳುತ್ತವೆ; ಕೆಲವು ಜಾತಿಯ ಪಾಚಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆ ಸಮತಲಗಳು ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಮಳೆಗೆ ಒಡ್ಡುವುದರಿಂದ ಆ ಪಾಚಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇಟ್ಟಿಗೆ, ಮರ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕಳಪೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮಿಶ್ರಣಗಳಂತಹ ರಂಧ್ರಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ತೇವಾಂಶ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಪಾಚಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಅಧಿಕ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮಜ್ಜಿಗೆ, ಮೊಸರು, ಮೂತ್ರ ಹಾಗೂ ಪಾಚಿ ಮಾದರಿಗಳು, ನೀರು ಮತ್ತು ಎರಿಕ ಕುಲದ ಕಾಂಪೋಸ್ಟ್ನ ಮಿಶ್ರಣಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆಮ್ಲೀಯ ಅಂಶಗಳಿಂದಲೂ ಸಮತಲಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು.
ಉತ್ತರ ಅಕ್ಷಾಂಶ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಬದಿಗಳಿಗಿಂತ ಮರಗಳ ಮತ್ತು ಕಲ್ಲುಗಳ ಉತ್ತರದ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪಾಚಿಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ . ಇದು ಮರಗಳ ಸೂರ್ಯನ-ಬೆಳಕಿಗೆ ಒಡ್ಡಿದ ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ನೀರಿನ ಕೊರತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದೆಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮಭಾಜಕ ವೃತ್ತದ ದಕ್ಷಿಣದಲ್ಲಿ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಸೂರ್ಯನ ಬೆಳಕು ಒಳಪ್ರವೇಶಿಸದ ಹೆಚ್ಚು ಗಾಢ ಅರಣ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಪಾಚಿಗಳು ಮರದ ತೊಗಟೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಬದಿಗಳಲ್ಲೂ ಸಮಾನವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ.
ನೀರು ಹರಿದು ಹೋಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ನೇರ ಬಳಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ನೀರು ನಿಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುವುದು.
ಹುಲ್ಲುಗಳಂತಹ ಪೈಪೋಟಿ ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಕೈಯಿಂದ ಕೀಳಲು ಅಡ್ಡಿಯಾಗಿರುವ ಪಾಚಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಕುಂಟೆ ಅನ್ನೂ ಬಳಸಿ ತಡೆಯಬಹುದು.
ಪಾಚಿಗಳು ಸಣ್ಣ, ಮೆದು ಸಸ್ಯಗಳು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಜಾತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡದಿದ್ದರೂ, ಮಾದರಿಯಾಗಿ 1–10 ಸೆಂ.ಮೀ ನಷ್ಟು ಉದ್ದವಿರುತ್ತವೆ. ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತೇವ ಮತ್ತು ನೆರಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪಾಗಿ ಅಥವಾ ಪೊದೆಗಳಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅವು ಹೂವು ಅಥವಾ ಬೀಜಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಲ್ಲಿ ಹಾಗೂ ಅವುಗಳ ಎಲೆಗಳು ತೆಳ್ಳಗಿನ ತಂತಿಯಂಥ ಕಾಂಡಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಿರುತ್ತವೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪಾಚಿಗಳು ಬೀಜಕ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು ತೆಳ್ಳಿಗಿನ ಕಾಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಕೊಕ್ಕಿನಂಥ ಕೋಶಗಳಂತೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಸರ್ಗ ಸಹಜ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಒಂದುಗೂಡಿಸಿದ ಪಾಚಿಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿದೆ. ಪಾಚಿಯ ಬಳಕೆಗಳು ಹೂತೋಟಗಾರರ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮನೆಯ ಅಲಂಕಾರದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸ್ಫ್ಯಾಗ್ನಮ್ ಜಾತಿಯಲ್ಲಿನ ಕೊಳೆತ ಪಾಚಿಯು ಸಸ್ಯದಿದ್ದಿಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಇಂಧನವಾಗಿ ಬಳಸಲು, ತೋಟಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕಾಚ್ ವಿಸ್ಕಿಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಗೆಯಾಡಿಸಿ ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮೊಳೆಯಿಸಿದ ಧಾನ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲು "ಅಗೆದು ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ".
ಫೆರಸ್ ಸಲ್ಫೇಟ್ ಅಥವಾ ಫೆರಸ್ ಅಮೋನಿಯಂ ಸಲ್ಫೇಟ್ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಪಾಚಿಯನ್ನು ಸಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯ ಪಾಚಿ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಗೊಬ್ಬರಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗಂಧಕ ಮತ್ತು ಕಬ್ಬಿಣವು ಹುಲ್ಲುಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಪೈಪೋಟಿಯ ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕ ಪುಷ್ಠಿಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಪಾಚಿಯನ್ನು ಕೊಲ್ಲುವುದು, ಅವುಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾದ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬದಲಾಗದಿದ್ದರೆ ಅವುಗಳ ಪುನಃಹುಟ್ಟುವಿಕೆಯು ತಡೆಗಟ್ಟಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಪಾಚಿಯನ್ನು-ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಒಲವು 19ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಮತ್ತು ಅಮೆರಿಕನ್ ಉದ್ಯಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಸರಿಗಳ ಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಮಾಸರಿಯನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ತೆರೆದ , ಚಪ್ಪಟೆ ಚಾವಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಮರದ ಹಲಗೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾಚಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರದ ಹಲಗೆಗಳ ಮಧ್ಯದ ಬಿರುಕಿನಲ್ಲಿರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಸರಿಯನ್ನು ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ತೇವಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಪಾಚಿಗಳನ್ನು ಲಿವರ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹಾರ್ನ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬ್ರಯೋಫೈಟ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಅದರಲ್ಲಿ ಪಾಚಿಗಳು ಮಸ್ಕಿ ಎನ್ನುವ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತಿದ್ದವು. ಬ್ರಯೋಫೈಟದ ಈ ನಿರೂಪಣೆಯು ಪ್ಯಾರಫೆಲಿಟಿಕ್ ಆಗಿತ್ತು. ಈಗ ಅದನ್ನು ಮೂರು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಬ್ರಯೋಫೈಟ ವಿಭಾಗವು ಕೇವಲ ಪಾಚಿಗಳನ್ನೂ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದೆ.
ಪಾಚಿಯ ಮೃದು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರಚನೆಯಿಂದಾಗಿ ಅದರ ಪುರಾತನ ದಾಖಲೆಯು ವಿರಳವಾಗಿದೆ. ಪಾಚಿಯ ಬಗೆಗಿನ ಸ್ಪಷ್ಟ ದಾಖಲೆಯು ಅಂಟಾರ್ಟಿಕ ಮತ್ತು ರಷ್ಯಾದ ಪರ್ಮಿಯನ್ ಅವಧಿಯಷ್ಟು ಹಿಂದಿನದಾಗಿದೆ ಹಾಗೂ ಕೆಲವು ದಾಖಲೆಗಳು ಇದು ಕಾರ್ಬನಿಫೆರಸ್ ಅವಧಿಯ ಪಾಚಿಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ಸೈಲೂರಿಯನ್‌ನ ನಳಿಕೆಯ-ರೀತಿಯ ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳು ಪಾಚಿಯ ಕ್ಯಾಲಿಪ್ಟ್ರದ ನಮೆದು ಹೋದ ಅವಶೇಷಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದೂ ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾಂಡಗಳು ಸಣ್ಣದಾಗಿದ್ದು, ತೆಳ್ಳಗಿರುವುದರಿಂದ, ಹೊರಪೊರೆಯ ಕೊರತೆಯಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಫಲೀಕರಣವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ದ್ರವದ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇರುವುದರಿಂದ ಪಾಚಿಗಳು ಜೀವಿಸುವಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ತೇವಾಂಶದ ಅಗತ್ಯ ಇರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಪಾಚಿಗಳು ಶುಷ್ಕಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲೂ ಬದುಕುತ್ತವೆ. ಇವು ಕೆಲವು ಗಂಟೆಗಳೊಳಗಾಗಿ ಪುನಃ ನೀರನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಜೀವಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೆಲವು ಪಾಚಿಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾ. ಉಲೋಟ ಫಿಲ್ಲಾಂತ , ಗೆಮ್ಮೆ ಎನ್ನುವ ಹಸಿರು ಸಸ್ಯಕ ರಚನೆಗಳು ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರೆಂಬೆಗಳಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅವು ಫಲೀಕರಣದ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸದೆ, ತುಂಡಾಗಿ ಹೊಸ ಸಸ್ಯಗಳಾಗುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ನಿರ್ಲಿಂಗ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಎನ್ನಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಅಭಿನ್ನವಾದ ಅಂಶಗಳು ಅಬೀಜ ಸಂತಾನದ ತಳಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.
ಆಂಡ್ರಿಯೋಪ್ಸಿಡ ಮತ್ತು ಆಂಡ್ರಿಯೋಬ್ರಿಯಾಪ್ಸಿಡ, ಬೈಸೆರಿಯೇಟ್ ರೈಸಾಯ್ಡ್‌ಗಳು, ಮಲ್ಟಿಸೆರಿಯೇಟ್ ಪ್ರೋಟೊನೆಮ ಮತ್ತು ಉದ್ದದ್ದವಾಗಿ ಸಿಡಿಯುವ ಬೀಜಕಧಾರಿಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಚಿಗಳು ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ತೆರೆದಿರುವ ಬೀಜಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
ಪಾಚಿಯ ಸರಿಸುಮಾರು 12,000 ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಬ್ರಯೋಫೈಟ ದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬ್ರಯೋಫೈಟ ವಿಭಾಗವು ಹಿಂದೆ ಪಾಚಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಲಿವರ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹಾರ್ನ್‌ವರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಬ್ರಯೋಫೈಟ್ಗಳ ಈ ಎರಡು ಇತರ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಈಗ ಅವುಗಳ ಸ್ವಂತ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಎಂಟರಲ್ಲಿ ಆರು ವರ್ಗಗಳು ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿವೆ. ಪಾಲಿಟ್ರಿಕಾಪ್ಸಿಡವು 23 ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಬ್ರಿಯಾಪ್ಸಿಡವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಚಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳವುದರೊಂದಿಗೆ, ಸುಮಾರು 95%ನಷ್ಟು ಪಾಚಿ ಜಾತಿಗಳು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿವೆ.
ಪಾಚಿಗಳನ್ನು ಈಗ ಹೆಸರಿಸಿದ ಬ್ರಯೋಫೈಟ ಎಂಬ ಏಕ ವಿಭಾಗವಾಗಿ ಹಾಗೂ ಎಂಟು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ:
ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣಕೊಠಡಿಗಳು - ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಜಮೀನುಗಳು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಕೊಠಡಿಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಸಲ ಕಿರಿದಾಗಿಸಿದವು. ಪೂರ್ಣವಾದ ಜಿಡಿಡಬ್ಲ್ಯು‌ನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ ಅಗತ್ಯತೆಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕದಲ್ಲಿನ ಕಾಲಬದ್ಧ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯತೆ, ಇದರ ಜೊತೆಗೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ತಾರತಮ್ಯ, ಪರಾಮರ್ಶನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ರೇಖಾಗಣಿತ, ಖಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನಮಾನದಲ್ಲಿನ ವಿವಾದಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸುತ್ತಿತ್ತು.
ಉತ್ತಮ ಅಂತರಿಕ್ಷ ಮತ್ತು ಕಾಲ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಅರಿವಿನ ಅನ್ವೇಷಣೆ - ಪ್ರಸ್ತುತದಲ್ಲಿರುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಅರಿವಿನ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭೌಗೋಳಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸರಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಭೌಗೋಳಿಕ ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಯೂಕ್ಲಿಡನ ದೂರ, ದಿಕ್ಕು, ಸಂಬಂಧಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಜಗುಣಧರ್ಮದ ಕ್ಷೇತ್ರದಂತಹ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಹೊಂದಣಿಕೆ) ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮಗ್ರವಾಗಿಸಲು ಸಮಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ.
ಹಲವು ತರದ ದತ್ತಾಂಶದ ಬಗೆಗಳಲ್ಲಿ ಭೌಗೋಳಿಕ ಅರಿವಿನ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ - ಜಿಕೆಡಿ ತಂತ್ರವೂ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳಾದ ರಾಸ್ಟರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೂ-ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಬಹುಮಾಧ್ಯಮಗಳು, ಅಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲದೇ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ಬಗೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ.
1960ರ ವರೆಗೆ, ಕೆಲವು ಸಂಯೋಗ ಆಟಗಳಿಗೆ ಒರೇಕಲ್ಸ್‌ನ ಲಭ್ಯತೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ಟೇಬಲ್ ಬೇಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಟ್ಟ ಆರಂಭದ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ, ಸ್ಮಾಲ್ ಬೋರ್ಡ್ ಡಾಟ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಬಾಕ್ಸಸ್, ಸ್ಮಾಲ್ ಬೋರ್ಡ್ ಹೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚದುರಂಗದಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಅಂತ್ಯದ ನಡೆಗಳು, ಡಾಟ್ಸ್-ಅಂಡ್ಸ್-ಬಾಕ್ಸಸ್, ಮತ್ತು ಹೆಕ್ಸ್‌ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಗಳು ತೆರೆದುಕೊಂಡವು. ಇದು, ಈ ಒರೇಕಲ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾನವ ಉಪಯೋಗದ ತಂತ್ರಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ವರೂಪದ ಮನ್ನಣೆಯ ಪ್ರಯತ್ನವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೈಗೂಡಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಅಮೂರ್ತತೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗವಾಗಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಟೇಬಲ್‌ಬೇಸ್‌ನ ಜೊತೆಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಯೋಗವು, ಟೇಬಲ್‌ಬೇಸ್‌ನ ತೀವ್ರವಾದ ಅಭ್ಯಾಸದ ಪೂರ್ವಕಲೆಯ ಅರಿವಿನ ಜೊತೆಗೆ, ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಕ್ಷಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೂರ್ವ ಟೇಬಲ್‌ಬೇಸ್ ಅರಿವು ಅಂತರ್ದೃಷ್ಟಿಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿದೆ. ಡಾಟ್ಸ್-ಅಂಡ್-ಬಾಕ್ಸಸ್‌ ಇತ್ಯಾದಿಯಲ್ಲಿ ಬರ್ಲ್‌ಕ್ಯಾಂಪ್ ಮತ್ತು ಚೆಸ್ ಎಂಡ್‌ಗೇಮ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಾನ್ ನನ್ ಇವುಗಳು ಟೇಬಲ್‌ಬೇಸ್ ತಲೆಮಾರಿನಲ್ಲಿ ಒಳಪಡದಿದ್ದರೂ ಕೂಡಾ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.
ವಿದ್ಯುತ್‌ಶಕ್ತಿ ಇಂಜಿನಿಯಂರಿಂಗ್‌ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬಹುವಿಧದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೊಲ್ಟೇಜ್‌ನ ವಿದ್ಯುತ್‌ಯಂತ್ರದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿನ ಇನ್ಸುಲೇಷನ್‌‍ ಕುರಿತಾದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇದರಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವ-ಸಂಘಟಿತ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌‍ಫಾರ್ಮರ್‌ ಆನ್‌-ಲೋಡ್‌‍ ಟ್ಯಾಪ್‌‍-ಚೇಂಜರ್ಸ್‌‍ ನ ಕಂಪನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿಬಾರಿಯೂ ಟ್ಯಾಪ್‌ ಬದಲಾದಾಗ ಒಂದು ಸಂಜ್ಞೆಯು ಅದರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡು ಅಲ್ಲಿಯ ಡ್ರೈವ್‌ ಮೆಕಾನಿಸ್ಮ್‌ಗೆ ತಾಕುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಅಲ್ಲಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿಯ ಗಮನ ಇಡಬಹುದು. ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟ್ಯಾಪ್‌ ಪೊಸಿಷನ್ ಕೂಡಾ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಸಂಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಇದ್ದ ಸಂಜ್ಞೆಗೂ ಹಾಗೂ ಟ್ಯಾಪ್‌ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಸಂಜ್ಞೆಗೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ಅನ್ನು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡುವುದಕ್ಕಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳ ಉಪಯೋಗದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಡೊಮೇನ್‌ನ ಸೂಚಕವಲ್ಲದಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದಿರಬೇಕಾದದ್ದು ಮುಖ್ಯ. ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ದತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಹುಡುಕುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇವನ್ನು "ಗಣಿಯಿಂದ ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ". ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಕುರಿತಂತೆ ಕಡಿಮೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯಿರುವ "ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ" ಇದು ಅತಿಶಯ ಶಕ್ತಿಯುಳ್ಳದ್ದು ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ನೀಡುವ ಫಲಿತಾಂಶವು ಕ್ರಿಸ್ಟಲ್‌ ಬಾಲ್‌ ಎಂಬಂತೆ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತರೇ ಸಾಧನಗಳಂತೆಯೇ, ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಕೇವಲ ಸಂಯೋಗದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರನು ಮೊದಲು ಸೂಚಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ನಂತರದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪದ ಸಂಶೋಧನೆಯು, ಆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿರುವ ಒಟ್ಟೂ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಬೇಕಿಲ್ಲ. ಇದರಿಂದಾಗಿ, ಇತರ ಮಾದರಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಸ್ವರೂಪಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತತೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮುಖ್ಯವಾದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ವರ್ಗೀಕರಣ- ಈ ಹಿಂದೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಗುಂಪಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದು ಈಮೇಲ್, ಲೆಜಿಟಿಮೇಟ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಯಾಂ ಆಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್, ಡಿಸಿಶನ್ ಟ್ರೀ ಲರ್ನಿಂಗ್, ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೇಬರ್, ನೇಯ್ವ್ ಬಯೇಸಿಯನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸಮೂಹಗೊಳಿಸುವಿಕೆ- ಇದು ವರ್ಗೀಕರಣದಂತೆಯೇ ಆದರೂ ಗುಂಪುಗಳು ಈ ಮೊದಲೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುಂಪಾಗಿಸಲು ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಸ್ಥಾ ಕಾನೂನಿನ ಕಲಿಕೆ - ವಿಭಿನ್ನತೆಗೆ ಒಳಗಾಗಲ್ಪಡುವುದರ ಮಧ್ಯದ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಇದು ಹುಡುಕತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಕೊಳ್ಳುವ ಹವ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಕಲೆಹಾಕುವುದಿರಬಹುದು. ಸಂಸ್ಥಾ ಕಾನೂನಿನ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ, ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಪದೇಪದೇ ಕೊಂದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಮಾರ್ಕೆಟ್ ನಿಶ್ಚಯಿಸಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ "ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಎಂಬುದು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡುವುದಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನೇ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲೂ ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಜೊತೆಗೆ ಭೌಗೋಳಿಕಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾದರಿ ಸಿಗುವವರೆಗೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ, ಆಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಾದಿಗಳು ನೋಟಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಹ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ವಂತ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಕಾಲೀನ ಜಿಐಎಸ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ಮೂಲಭೂತವಾದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮಹತ್ತಾಗಿ ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶೇಷ ಘಟನೆ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದು ಐಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದಾಗಿ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ರೀಮೊಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಜಿಐಎಸ್‌ನ ಹರಡುವಿಕೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಚಾಲನೆಯ ಒಳಪಡೆಗೆ ಸೇರಿಸುವ ದಾರಿಯಮುಖಾಂತರ ಭೌಗೋಳಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಿಂದ.
ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌‍ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ ಬೈಯೊಇನ್ಫಾರ್‌ಮೆಟಿಕ್‌, ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್‌‍, ಔಷಧಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್‌ಶಕ್ತಿಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌‍ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ‌.‍ ಮಾನವ ವಂಶವಾಹಿನಿ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ನಡುವಿನ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅಭ್ಯಸಿಸುವಾಗಿನ ಸಂಬಂಧಿ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಾಗ ಹಾಗೂ ರೋಗ ನಿರ್ಣಯ ಸಂಬಂಧಿ ವಂಶವಾಹಿನಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗುವುದರಿಂದ ಹೇಗೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌‍ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ರೋಗಗಳು ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಇದರ ಪಾತ್ರಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರೋಗನಿಶ್ಚಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಾಗೂ ರೋಗ ಬರದಂತೆ ತೆಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಕ್ಕೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಬಹುವಿಧದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಂತರ್ಗತ- ಸರ್ಕ್ಯುಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ರೇಖೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿ, ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯು ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, "ವಿಎಲ್‌ಐಸಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಐಸಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ." ಈ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗರಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಡೈ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಮಸ್ಯೆಯ ತೀರ್ಮಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿವರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತೆದೆ. ಈ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಉದ್ಧರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ, ಡೈ ಫೈಲ್ಯೂರ್‌ನ ಸ್ವರೂಪದ ಸಾಧ್ಯತಾ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಇಅತಿಹಾಸಿಕ ಡೈ ಟೆಸ್ಟ್ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಯೋಗ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ನಂತರದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಡೈ ಮಾಡಲ್ಪಡುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ, ನಿಜವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಪಕ್ವವಾದ ಐಸಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುಕ್ಕಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಯೋಗದ ಮೇಲಿನ ಮೂಲವನ್ನು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತೋರಿಸಿದೆ.
ವಿಂಗಡಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮುಖ್ಯಲಕ್ಷಣ ದಿಶೆಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾಗೂ ಒಂದು ಅವಲೋಕನಕ್ಕೆ ಒಂದೊಂದು ದಿಶೆಯನ್ನು ನಿರ್ದರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯಲಕ್ಷಣ ದಿಶೆಗಳು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅವಲೋಕನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖದ 100 ಮತ್ತು 100 ಗಾತ್ರದ ಕಪ್ಪುಬಿಳುಪು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ 10,000 ಬಿಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಚಿತ್ರದ ಕಣ್ಣು ಮತ್ತು ಬಾಯಿಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಇಡುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ದಿಶೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಹೀಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ದಿಶೆಯ 10,000 ಬಿಟ್‌ನಿಂದ ಮೂರು ಕೋಡ್‌ಗಳ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಗುಚ್ಛದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ಶೋಧಿಸಿ ತೆಗೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದೇವೇಳೆ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪ್ರಯಾಸವನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಅವು ಯಾವ ವಸ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು, ಆರಿಸಿರುವ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. "ಸೂಕ್ತ"ವಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಯಶಸ್ವೀ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
ಉದ್ಯಮಗಳ ಎಂಪ್ಲಾಯಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ತೊಡಗಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಶಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕ್ಷಣಮಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಲ್ಲ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅವರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕನು ಚಿಂತಿಸುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯವಹಾರಗಾರ ಪ್ರತೀ ವಲಯ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನ ಬಗೆಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಲ್ಲ. ಎಲ್ಲ ಜನರಿಗೂ ಒಂದು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಚಿಂತಿಸುವ ಬದಲು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕನು ಲಾಭಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಇದು ನಿರ್ದರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಭವಾಗುವಂಥವರಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಮಾದರಿಗಳ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಇವುಗಳು ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿನ ಉಪಯೋಗಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಬಟ್ಟೆ ಅಂಗಡಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು, ಹತ್ತಿ ಅಂಗಿಗಳಿಗಿಂತ ಸಿಲ್ಕ್ ಅಂಗಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಆದರೂ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಗಳ ವಿವರಣೆಯು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು. ಇದರ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಹಾರ ಮೂಲದ ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲೇ ಸಂಘಟನಾ ನಿಯಮಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವ್ಯವಹಾರ ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲದ ಎಲ್ಲ ವ್ಯವಹಾರ ಮೂಲದ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಅಸಮ ನಿಯಮಗಳು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲೇ ಇದ್ದಿರಬಹುದು. ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಅಸಮ ನಿಯಮವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಶವಿರುವ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯಿರುವ ಶೇ.73ರಷ್ಟು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮುಂದಿನ ಆರು ತಿಂಗಳ ವರೆಗೆ ಆನುಷಂಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಂದೊಡ್ಡುತ್ತವೆ.
ಭೂಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಉಗ್ರಾಣಗಳನ್ನು ಜೋಪಾನಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಕಷ್ಟ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತದಲ್ಲಿರುವ ಜಿಐಎಸ್ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಪದೇ ಪದೇ ಒಡೆದು ಹೋಗುವ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಗುಣಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರತಳಿ ದತ್ತಾಂಶ ಆಡಳಿತ ಮಂಡಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಗಣನ ಪದ್ಧತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ತಂತಿಜಾಲ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ . ಇದು ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇದು ಸಹ ಅಪೂರ್ವವಾದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ರಾಂತಿಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾದ "ವೆಕ್ಟರ್" ಮತ್ತು "ರಾಸ್ಟರ್" ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಆಚೆಯ ಹೊಸ ಬಗೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಭಂಡಾರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟ ರಚನಾವಿನ್ಯಾಸದ ದತ್ತಾಂಶಗಳಾದ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭೂ-ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಬಹುಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದವು .
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ರಹಸ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ರಾಜಿಮಾಡಬಲ್ಲಂತಹ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೋಪ್ಯವಾಗಿರಿಸಿಲ್ಲದಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವಸಿದ್ದತೆಯ ಅವಶ್ಯಕವಿದೆ. ಇದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಮಷ್ಟೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಮಷ್ಟೀಕರಣವು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಒದಗಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಮಂಡಿಸಿದಾಗ ಅವು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲ್ಪಡಬಹುದು. ಅದು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮುಂಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವಸಿದ್ದತೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಾಗಿತ್ತು. ಅಪಾಯವಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೋಪ್ಯತೆಯು ದತ್ತಾಂಶದ ಗಣಿಗಾರನ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವೂ ಒಮ್ಮೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಯಾರಾದರೊಬ್ಬರು ಹೊಸದಾದ-ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭದ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಅನಾಮಧೇಯವಾದಾಗ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ನಾಲ್ಕನೇ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ವಿಜ್ಞಾನ/ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ ಆಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇದನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಕಲಿಯುವಿಕೆಯ ಶ್ರಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮಟ್ಟದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ನಿಪುಣತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪದ್ದತಿ, ಇದರಿಂದ ಮಾನವ ನೈಪುಣ್ಯತೆಯನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗುವುದು, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುವುದು. ಇದರ ಮೂಲಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನೈಪುಣ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಜ್ಞಾನ ಭಂಡಾರವನ್ನು ವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಭಯೋತ್ಪಾದನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಸ್ಥಾನ ಸರ್ಕಾರವು ಟೋಟಲ್ ಇನ್‌ಫರ್ಮೇಶನ್ ಅವೇರ್‌ನೆಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ, ಸೆಕ್ಯೂರ್ ಫ್ಲೈಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿತ್ತು.) ಅನಾಲಿಸಿಸ್, ಡಿಸ್ಸೆಮಿನೇಶನ್, ವಿಶುವಲೈಸೇಶನ್, ಇನ್‌ಸೈಟ್, ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಎನ್‌ಹ್ಯಾನ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಟೇಟ್ ಆ‍ಯ್೦ಟಿ-ಟೆರರಿಸಂ ಇನ್‌ಫಾರ್ಮೇನ್ ಎಕ್ಸ್‌ಚೇಂಜ್ ಇವುಗಳನ್ನ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಸ್ಥಾನದ ನಾಲ್ಕನೇ ಅಧಿನಿಯಮವನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವದರ ಬಗೆಗಿನ ವಿವಾದದಿಂದಾಗಿ ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು. ಆದರೂ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಅವುಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಘಟನೆಗಳ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಹೆಸರುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಿವೆ.
ಕೈಗಾರಿಕಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಸ್ಪೂರ್ಥಿಯಿಂದ ಬಂದ ಬೇಡಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ವೃತ್ತಿಯ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಕೂಡ ತಮ್ಮ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿಕಾಸ ಹಾಗೂ ರೀತಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿವೆ; ಇಂಟರ್‌ನ್ಯಾಷನಲ್‌‍ ಜರ್ನಲ್‌‍ ಆಫ್‌ ಇನ್‌ಪಾರ್ಮೆಷನ್‌ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಡಿಸಿಸನ್‌ ಮೇಕಿಂಗ್‌‍ 2008ರ ಸಂಚಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಈ ವಿಕಾಸದ ಕುರಿತಾದ ಸಾಹಿತ್ಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್‌ ಫಾರ್‌‍ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌‍ ಮೆಷಿನರಿಸ್‌‍ ಸ್ಪೇಷಲ್‌‍ ಇಂಟರೆಸ್ಟ್‌‍ ಗ್ರೂಪ್‌‍ ಆನ್‌‍ ನಾಲೆಡ್ಜ್‌‍ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅಂಡ್‌‍ ಡಾಟಾ ಮೈನಿಂಗ್‌‍ ಮುಖ್ಯವಾದುದು.
"ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ"ಯು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಷಯದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಗ್ರವಾದದ ವಿರುದ್ಧದ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ "ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೌನ್ಸಿಲ್‌" ಈ ಮುಂದಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: "ವಿಷಯಾದಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಷಯದ ಕುರಿತಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲೆಹಾಕುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಇರುವ ಇನ್ನುಳಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ಚಲನೆ, ಮುಂತಾದ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂದಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲೆಹಾಕುತ್ತದೆ" .
ಯ ಉದ್ದೇಶ ಒಮ್ಮೆ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿಕೊಂಡನಂತರ, ಉದ್ದೇಶಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಲೆಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಇರುವ ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ,ಉದ್ದೇಶಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದು ಉಳಿದವುಗಳು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಾಲಾವದಿಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಈ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕಾಗುವುದು. ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಉಗ್ರಾಣಗಳು ಮೂಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಗುರಿಯ ಲಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಮೊದಲು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುವುದು. ಈ ವಿಂಗಡಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿತಗೊಳ್ಳದ ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳಿರುವ ಅವಲೋಕನ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವರೂಪ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಭಯೋತ್ಪಾದಕರ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಸಾಧನವಾದೆ. ನ್ಯಾಶನಲ್ ರೀಸರ್ಚ್ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: "ಸ್ವರೂಪ ಆಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗಾಗಿ ಎದುರು ನೋಡುತ್ತದೆ. ಅದು ಭಯೋತ್ಪಾದನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದಿರಬಹುದು. ಈ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಸದ್ದಿನ ದೊಡ್ಡ ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಸಂಕೇತಗಳೆಂದು ಮನ್ನಿಸಲಾಗಿದೆ." ಸ್ವರೂಪ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಇನ್‌ಫರ್ಮೇಶನ್ ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಟೆಂಪರಲ್ ಮತ್ತು ನಾನ್ ಟೆಂಪರಲ್ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅರಿವಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹುಡುಕಾಟದ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಆಮದು ಮಾಡಿವೆ
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಪದವು, ಇದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧವಾದ, ಆದರೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾವದಲ್ಲಿಯೂ ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ನೋಟದ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಹುಡುಕುವಿಕೆಯ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರದ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಇತರ ಭಾವದ ಗೋಜಲನ್ನು ತೊಲಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ, ಡಾಟಾ ಡ್ರೆಡ್ಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಾಟಾ ಸ್ನೂಪಿಂಗ್ ಪದವನ್ನು ಆಗಾಗ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಡ್ರೆಡ್ಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ನೂಪಿಂಗ್‌ನ್ನು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅವುಗಳನ್ನೇ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯುರೋಪಿಯನ್‌ ಕಾನ್‌ಫರೆನ್ಸ್‌ ಆನ್‌ ಮಷಿನ್‌ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ ಅಂಡ್‌ ಪೈನ್ಸಿಪಲ್ಸ್‌ ಅಂಡ್‌ ಪ್ರಾಕ್ಟಿಸ್‌‍ ಆಪ್‌ ನಾಲೆಡ್ಜ್‌ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಇನ್‌ ಡಾಟಾಬೇಸ್‌‍
ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನ ಶೋಧನೆ ಈ ಶಬ್ಧವನ್ನು ಗ್ರೆಗೊರಿ ಪಿಯಾಟಸ್ಕಿ-ಶಪಿರೋ 1989ರಲ್ಲಿ ಮೊಟ್ಟಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ ಇದರ ಮೂಲಕ ರಾಶಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೇಗೆ ಆಸಕ್ತಿಕರ, ಉಪಯೋಗವಾಗುವಂತಹ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಇದಕ್ಕಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳಿದನು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅನಗತ್ಯ ವಿಷಯಗಳಿವೆ ಆದರೂ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹಾಗೂ ಅದರಲ್ಲಿಯ ಸೂಕ್ತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯಲು ದತ್ತಾಂಶದ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಲ್ಫಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವರೂಪದ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಹಿಂದಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಲು ಆಲ್ಫಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಮುಖ್ಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿರುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಇವರು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರು ಕಲೆಹಾಕಿದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಶಷಣೆಯು, ಭವಿಷ್ಯದ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆಯ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯನುಡಿಯುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಎಂಬುದು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಮರೆಯಾಗಿರುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಯಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದಾಗಿದೆ. ಜಿಐಎಸ್ ಮೂಲದ ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವುಳ್ಳದಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಈ ಎರಡು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒಂದುಗೂಡಿಸಲು ನಡೆಸಿದ ಕಾರ್ಯ ಟೀಕೆಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿತ್ತು. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು ಜೊತೆಗೆ ವಿಷಯಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಅದರಲ್ಲಿ ಅಡಕವಾಗಿದ್ದ ಅಗಾಧವಾದ ನಿಗೂಢ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗ ಪಡಿಸಿದವು.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸ್ವತಃ ನೈತಿಕವಾಗಿ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕೆಲವು ಜನರು ನಂಬಿದ್ದಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ,ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳು ಗುಪ್ತತೆ,ಶಾಸನಬದ್ಧ, ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಸಂಬಂಧವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಲ್ಲ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಸರ್ಕಾರ ಅಥವಾ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಕಡ್ಡಾಯದ ಗುರಿಗಳು,ಕೆಲವು ಒಟ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಎಡಿವಿಐಎಸ್‌ಇ ನಲ್ಲಿವೆ, ಅವು ಖಾಸಗಿ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿವೆ.
ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿನ ಯಶಸ್ವೀ ನೌಕರರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕೂಡಾ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಯಶಸ್ವೀ ನೌಕರರ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಹಾಜರಿಯಂತಹ ಕಲೆಹಾಕಿದ ಮಾಹಿತಿಯು, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಇಲಾಖೆಯ ನೇಮಕಾತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಲ್ಲದು. ಜೊತೆಗೆ, ತಂತ್ರ ಸಂಘಟನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಉಪಯೋಗವು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳಾದ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಜಿನ್ ಶೇರ್‌ನ ಗುರಿಯಂತಹವನ್ನು ಆಪರೇಶನಲ್ ತೀರ್ಮಾನಗಳಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪವರ್‌ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಪಾರ್ಮ್‌ರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಂಡ ಗ್ಯಾಸ್‌ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕೂಡ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪವರ್‌ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಕವಾಗಿ ಅನ್ನು ಹಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ತಂತ್ರವಾದ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹಾಗೂ ಟ್ರೆಂಡ್‌ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇದು ತಂತ್ರದ ನಿಶ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಡ್ಯೂಯಲ್‌‍ ಟ್ರಿಯಾಂಗಲ್‌ ರೀತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕೊಡಲಾರದು.
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಯು ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತೀ ಮೂರು ವರ್ಷಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚಳವಾಗುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ದತ್ತಾಂಶವು ಸೇರಿಕೊಂಳ್ಳುತ್ತಿರುವಂತೆಯೇ, ಮಾಹಿತಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ವಿಚಕ್ಷಣೆ, ಅಪರಾಧ ತಡೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಂತಹ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸಸ್‌ನ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮದ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಯ ವಿಚಕ್ಷಣಾ ವಿರೋಧದಲ್ಲಿ, 1998ರಿಂದ ಅಪ್‌ಸಾಲ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸೆಂಟರ್ 4.6 ಮಿಲಿಯನ್ ಶಂಕಿತ ಮಾದಕ ದೃವ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಘಟನೆಗಳ ಜಾಗತಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದಕ ದೃವ್ಯದ ವಿಚಾರಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಔಷಧದ ನಿಯಮದ ಅನಿಯಮಿತ ಸಹಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳಿಸಿವೆ.