The Taxonomy

A shared vocabulary for describing technology.

Each category is a question people ask about a technology, and its elements are the answers. Choose a category, then an element, to see its icon and what it means. New to the terms? Read the concepts.

Filipino: machine reviewed translation.It has not been checked by a fluent reviewer.Translation status

Input na data

Elements 10

Anong input na data ang pinoproseso ng sistemang ito?

Ang input na data na pinoproseso ng ipinatutupad na sistemang ito kapag tumatakbo ito.

About this category

Input na data

Anong input na data ang pinoproseso ng sistemang ito?

Ang input na data na pinoproseso ng ipinatutupad na sistemang ito kapag tumatakbo ito.

Datachain

Answer: Some devices, such as a gate or a display, take no data in. Answer it when the system processes data.
Icon shape: Data in motion: what goes in, what processes it, and what comes out.

Context: Personal na impormasyon

Kung gaano natutukoy ang tao mula sa data kapag pinoproseso ito ng sistemang ito. Sinasabi ng pangalan ng elemento kung tungkol saan ang data; sinasabi ng kulay na ito kung gaano nito direktang natutukoy ang isang tao.

Data na walang pagkakakilanlanData tungkol sa mga tao na pinutol na ang ugnay sa kung sino sila. Inalisan ng mga pantukoy, pinalabo, pinagsama-sama, o hinaluan ng ingay para hindi na makatwirang maiugnay ng sistemang ito ang isang rekord sa isang indibidwal.

Data na may alyasNakakabit ang data ng bawat tao sa isang token (hash, ID, template) na nagbibigay-daan sa sistemang ito na makilala ang iisang tao sa iba't ibang pangyayari, pero hindi naglalantad ng pangalan ang token mismo. Posibleng matukoy muli ang tao kung may dagdag na impormasyon.

Data na tumutukoy sa taoAng data ay may direktang pantukoy (pangalan, address, pangalan ng account, mukha o boses na makikilala, numero ng plaka) o may dalang token na ginagamit ng sistemang ito para hanapin ang legal na pagkakakilanlan habang nagpoproseso.

Variables

Paglalarawan Required

Data tungkol sa sukatMga sukat mula sa sensor — kalidad ng hangin, temperatura, lakas ng tunog, enerhiya, daloy ng tubig. Tumatanggap ang sistema ng mga sukat na numero mula sa mga pisikal na sensor, na kadalasang walang kaugnay na tao. Mga halimbawa: mga sukat ng PM2.5 mula sa monitor ng kalidad ng hangin, antas ng decibel mula sa sound sensor, kilowatt-hour mula sa metro.

Data tungkol sa lugarMga lokasyon, ruta, paligid, o floor plan. Tumatanggap ang sistema ng data na naglalarawan kung nasaan ang isang bagay. Mga halimbawa: GPS coordinates mula sa telepono, bilang ng mga dumaraang naglalakad sa bangketa, mapa ng mga pasilyo ng gusali.

Data tungkol sa kilos ng taoMga pag-tap, pagpili, dinaanang landas, tagal ng pananatili, pagbili, o paghahanap. Tumatanggap ang sistema ng mga rekord ng ginawa ng mga tao. Mga halimbawa: mga destinasyong na-tap sa wayfinding kiosk, mga item na idinagdag sa cart, hinanap na itinipa sa isang pampublikong terminal.

Biometric na dataMga mukha, fingerprint, voice print, paraan ng paglakad, kumpas, tingin, tindig. Tumatanggap ang sistema ng mga senyales mula sa katawan ng isang tao. Mga halimbawa: mukhang nakunan sa turnstile, boses na ni-record ng mikropono ng kiosk, paraan ng paglakad na sinuri ng kamerang nasa itaas.

Desisyon tungkol sa inyoIsang pasya kung kuwalipikado, pag-uuri, pagraranggo, o oo/hindi na ginawa na ng ibang sistema tungkol sa isang tao. Tinatanggap ng sistema ang naunang desisyong ito at ginagamit bilang input. Mga halimbawa: credit score mula sa ibang modelo, marka mula sa naunang sistema na pinapayagan ang pagpasok, klase ng triage na itinalaga sa mas naunang bahagi ng proseso.

Nilikhang nilalamanTeksto, larawan, audio, o video na ginawa ng isang sistemang AI. Tinatanggap ng sistema ang sintetikong nilalamang ito at pinoproseso pa. Mga halimbawa: buod na isinulat ng LLM na ipinasok sa tagasalin, nilikhang larawan na ipinasa sa modelo ng moderation, text-to-speech clip na ipinadala sa isang audio system.

Data ng operasyonMga iskedyul, ruta, badyet, bilang ng taong nasa isang lugar, pampublikong rekord, o iba pang data na administratibo — hindi tungkol sa sinumang partikular na tao. Tumatanggap ang sistema ng data na naglalarawan kung paano tumatakbo ang isang lugar o serbisyo. Mga halimbawa: dami ng tao sa paaralan kada oras, mga ruta ng paghahakot ng basura, timetable ng pampublikong sasakyan, badyet ng isang departamento.

Pisikal na aksiyonIsang hudyat na may nagbago sa pisikal na mundo — pintong bumukas, ilaw na sumindi, alertong tumunog. Tumatanggap ang sistema ng patunay ng mga pagbabagong ito mula sa mga naunang actuator o sensor. Mga halimbawa: pangyayaring pag-unlock ng turnstile, pagbabago sa HVAC na naitala ng sensor, alerto sa public address na ipinarinig ng naunang sistema.

Rekomendasyon o hulaIsang mungkahi, forecast, iskor ng panganib, o ranggo na nilikha na dati ng ibang sistema. Tinatanggap ng sistema ang output na ito na nagpapayo at ginagamit ito. Iba sa desisyong dapat sundin dahil nagpapayo lang ito at hindi nagtatakda. Mga halimbawa: hinuhulaang kurba ng demand, iskor ng panganib mula sa naunang modelo, rutang inirekomenda ng isang serbisyo ng nabigasyon.

Sensitibong personal na dataKalusugan, pananalapi, paniniwala, seksuwalidad, katayuan sa imigrasyon, o iba pang personal na impormasyong may kaakibat na panganib na legal at panlipunan. Tumatanggap ang sistema ng ganitong uri ng protektadong data. Mga halimbawa: pagiging kuwalipikado sa insurance sa kiosk ng klinika, katayuan ng aplikasyon sa benepisyo, panghalip na idineklara ng tao para sa sarili.

Sensitibong personal na data

Kalusugan, pananalapi, paniniwala, seksuwalidad, katayuan sa imigrasyon, o iba pang personal na impormasyong may kaakibat na panganib na legal at panlipunan. Tumatanggap ang sistema ng ganitong uri ng protektadong data. Mga halimbawa: pagiging kuwalipikado sa insurance sa kiosk ng klinika, katayuan ng aplikasyon sa benepisyo, panghalip na idineklara ng tao para sa sarili.

Context: Personal na impormasyon

Variables

Paglalarawan Required

Sources

GDPR Article 9 — Special categories of personal dataRegulation (EU) 2016/679, Article 9.
Apple App Store privacy labels — Sensitive Info / Health & Fitness / Financial InfoApple.