مهندسان داده با چالش مهمی مواجه هستند: قابلیت‌های اصلی PostgreSQL، هرچند قدرتمند، اغلب برای پاسخگویی به نیازهای مدرن پردازش داده کافی نیستند. سازمان‌هایی که از نصب‌های پایه PostgreSQL استفاده می‌کنند، اغلب با گلوگاه‌های عملکردی مواجه می‌شوند، با بارهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مشکل دارند و از قابلیت‌های تخصصی مورد نیاز برای عملیات تحلیلی […]
چشم‌انداز پایگاه داده با سرعت سرسام‌آوری در حال تکامل است، اما بسیاری از تیم‌های داده همچنان در یک انتخاب غیرممکن گیر افتاده‌اند: پایبندی به پلتفرم‌های قدیمی گران‌قیمت که برای حفظ پایپ‌لاین پایه به ۳۰ تا ۵۰ مهندس نیاز دارند، یا تلاش برای ادغام‌های سفارشی پیچیده که منابع را بدون ارائه ارزش تجاری مصرف می‌کنند. این […]
تجمیع داده فرآیند جمع‌آوری داده‌های خام از منابع مختلف در یک مخزن مرکزی و ارائه آن‌ها در قالب خلاصه‌ای است که امکان استخراج بینش‌های عملی را فراهم می‌کند. این راهنمای جامع بررسی می‌کند که چگونه تجمیع داده مدرن، اطلاعات خام را به هوش تجاری راهبردی تبدیل می‌کند و تکنیک‌های پیشرفته، چارچوب‌های امنیتی و ابزارهایی را […]
متخصصان داده که برنامه‌های مدرن می‌سازند، اغلب با گلوگاه‌های عملکردی و ناکارآمدی ذخیره‌سازی مواجه می‌شوند که ناشی از شیوه‌های قدیمی استفاده از نوع داده در PostgreSQL است. در حالی که بسیاری از توسعه‌دهندگان روی بهینه‌سازی کوئری و استراتژی‌های ایندکسینگ تمرکز دارند، پایه عملکرد پایگاه داده در انتخاب و پیاده‌سازی صحیح نوع داده نهفته است. PostgreSQL […]
Idempotency: کلیدی برای خطوط داده‌ای قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر وقتی سیستم پردازش پرداخت یک بانک چندملیتی در ساعات اوج معاملات با شکست مواجه شد، یک تلاش دوباره به ظاهر ساده باعث ایجاد موجی از تراکنش‌های تکراری به ارزش میلیون‌ها شد. مقصر، یک خطای فنی پیچیده نبود، بلکه نقص بنیادی در طراحی بود: فقدان Idempotency در […]
در مهندسی داده امروز، حتی یک فایل خراب که به صورت مخرب ساخته شده می‌تواند کل خطوط تحلیلی را به خطر بیندازد، پتابایت‌ها داده حساس را در معرض افشا قرار دهد و عملیات حیاتی کسب‌وکار را متوقف کند. Apache Parquet یک فرمت فایل ذخیره‌سازی ستونی است که در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ به‌طور گسترده […]
متخصصان داده تقریباً ۳۷.۵٪ از زمان خود را صرف پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها می‌کنند و نه تحلیل آن‌ها، که معادل ۱۰۴۰ ساعت در سال برای هر عضو تیم فنی است. این کاهش بهره‌وری ناشی از یک چالش بنیادی است: فاصله بین انتقال داده‌ها (Data Movement) و هماهنگی جریان‌های کاری (Data Orchestration). در حالی که سازمان‌ها […]
پایگاه‌های داده‌ی برداری (Vector Databases) انقلابی در نحوه‌ی مدیریت بارهای کاری هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند؛ به‌طوری‌که امروزه شرکت‌ها روزانه بیش از ۲ پتابایت داده‌ی برداری را پردازش می‌کنند تا سامانه‌هایی مانند تشخیص تقلب در ۳ میلی‌ثانیه یا موتورهای پیشنهاددهی شخصی‌سازی‌شده با رشد ۳ برابری درآمد را پشتیبانی کنند. با این حال، بسیاری از متخصصان داده […]
شکست‌های مدل‌سازی داده، سازمان‌ها را با پیامدهای فاجعه‌بار روبه‌رو می‌کند: پیاده‌سازی‌های ناموفق سالانه به طور متوسط ۱۴ میلیون دلار به ازای هر سازمان هزینه دارند، در حالی که کیفیت پایین داده به‌تنهایی ۲۰٪ از درآمد را می‌بلعد. زمانی‌که تیم‌های داده مدل‌های SQL ضعیف طراحی‌شده را به ارث می‌برند مدل‌هایی که بیش از ۲۴ ساعت برای […]
افرادی که بصورت حرفه‌ای با داده سروکار دارند ۹۰٪ از زمان‌شان را صرف پاک‌کردن داده‌ی کثیف می‌کنند به جای استخراج بینش کسب‌وکاری، در حالی که ۶۴٪ بدهی فنی را بزرگ‌ترین ناامیدی خود ذکر می‌کنند و ۹۲٪ از مدیران در مقیاس‌بخشی ابتکارات هوش مصنوعی با مشکل روبه‌رو هستند. این فقط ناکارآمدی نیست، این نمایانگر یک قطعی […]
