2.1 សេចក្តីផ្តើម

ក្នុងយុគសម័យអាណាឡូកការប្រមូលទិន្នន័យអំពីឥរិយាបថ - អ្នកដែលធ្វើអ្វីនិងពេលណា - មានតំលៃថ្លៃហើយដូច្នេះកម្រមានណាស់។ ឥឡូវនេះនៅក្នុងសម័យឌីជីថលអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្សរាប់ពាន់លាននាក់ត្រូវបានកត់ត្រារក្សាទុកនិងវិភាគ។ ឧទាហរណ៍រាល់ពេលដែលអ្នកចុចលើគេហទំព័រធ្វើការហៅទូរស័ព្ទទូរស័ព្ទរបស់អ្នកឬបង់ប្រាក់អ្វីមួយជាមួយប័ណ្ណឥណទានរបស់អ្នកកំណត់ត្រាឌីជីថលអំពីអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកត្រូវបានបង្កើតនិងរក្សាទុកដោយអាជីវកម្ម។ ដោយសារប្រភេទទិន្នន័យទាំងនេះគឺជាផលវិបាកនៃសកម្មភាពប្រចាំថ្ងៃរបស់មនុស្សពួកគេត្រូវបានគេហៅថា ជាដានឌីជីថល ។ ក្រៅពីដានទាំងនេះដែលគ្រប់គ្រងដោយក្រុមហ៊ុនអាជីវកម្មរដ្ឋាភិបាលក៏មានទិន្នន័យដ៏សំបូរបែបអំពីមនុស្សនិងអាជីវកម្ម។ កំណត់ត្រាអាជីវកម្មនិងរដ្ឋាភិបាលទាំងអស់នេះត្រូវបានគេហៅថា ទិន្នន័យដ៏ធំ ។

ទិន្នន័យទឹកជំនន់ដែលចេះតែកើនឡើងជាលំដាប់មានន័យថាយើងបានផ្លាស់ប្តូរពីពិភពលោកមួយដែលទិន្នន័យអាកប្បកិរិយាគឺខ្វះខាតដល់ពិភពលោកដែលទិន្នន័យអាកប្បកិរិយាមានច្រើន។ ជំហានដំបូងក្នុងការរៀនសូត្រពីទិន្នន័យធំ ៗ គឺត្រូវដឹងថាវាជាផ្នែកមួយនៃប្រភេទទិន្នន័យទូលំទូលាយដែលត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសង្គមអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ: ទិន្នន័យសង្កេតការណ៍ ។ យ៉ាងហោចណាស់ទិន្នន័យសង្កេតការណ៍គឺជាទិន្នន័យដែលបានមកពីការសង្កេតមើលប្រព័ន្ធសង្គមដោយមិនអន្តរាគមន៍តាមវិធីខ្លះ។ មធ្យោបាយដ៏ច្រឡំមួយដើម្បីគិតអំពីវាគឺថាទិន្នន័យសង្កេតការណ៍គឺជាអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលមិនពាក់ព័ន្ធនឹងការនិយាយជាមួយមនុស្ស (ឧទាហរណ៍ការស្ទង់មតិប្រធានបទជំពូកទី 3) ឬការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថានរបស់មនុស្ស (ឧទាហរណ៍ការពិសោធន៍ប្រធានបទជំពូក 4) ។ ដូច្នេះបន្ថែមលើកំណត់ត្រាអាជីវកម្មនិងរដ្ឋាភិបាលទិន្នន័យអង្កេតក៏រួមបញ្ចូលទាំងអត្ថបទដូចជាអត្ថបទសារព័ត៌មាននិងរូបថតផ្កាយរណបផងដែរ។

ជំពូកនេះមានបីផ្នែក។ ដំបូងនៅក្នុងផ្នែកទី 2.2 ខ្ញុំរៀបរាប់ពីប្រភពទិន្នន័យធំ ៗ ឱ្យបានច្បាស់លាស់និងបញ្ជាក់ពីភាពខុសគ្នាជាមូលដ្ឋានរវាងពួកគេនិងទិន្នន័យដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាទូទៅសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសង្គមកាលពីអតីតកាល។ បនា្ទ្រប់មកក្នុងផ្ន្រក 2.3 ខ្ញុំពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈទូទៅដប់ដងនៃប្រភពទិន្នន័យធំ ៗ ។ ការយល់អំពីលក្ខណៈទាំងនេះអាចឱ្យអ្នកឆាប់ទទួលស្គាល់ភាពខ្លាំងនិងភាពទន់ខ្សោយនៃប្រភពដែលមានស្រាប់ហើយនឹងជួយអ្នកប្រើប្រាស់ប្រភពថ្មីៗដែលនឹងមាននៅពេលអនាគត។ ចុងបញ្ចប់ក្នុងផ្នេក 2.4 ខ្ញុំពិពណ៌នាអំពីយុទ្ធសាសែ្តសំខាន់ៗចំនួនបីដែលអ្នកអាចបែើបែស់ដើមែបីរៀនពីទិន្នន័យសង្ក្រតៈការរាប់វត្ថុការទស្សន៍ទាយវត្ថុនិងការពិសោធន៍ពិសោធន៍។