کیفیت پایین دادهها به طور متوسط سالانه ۱۲.۹ میلیون دلار برای سازمانها هزینه دارد، در حالی که متخصصان داده تا ۵ ساعت در هفته صرفاً برای جستجوی مجموعه دادههای مناسب برای تحلیل وقت صرف میکنند. این ناکارآمدی خیرهکننده از یک چالش اساسی ناشی میشود: با انباشت حجم عظیمی از دادهها در سیستمها و فرمتهای متنوع […]
آرشیو دسته: ذخیرهسازی داده
تیمهای داده در شرکتهای خدمات درمانی و مالی با یک انتخاب غیرممکن روبهرو هستند: ادامه استفاده از پلتفرمهای قدیمی ETL که ۴۰ تا ۵۰ درصد منابع مهندسی را صرف نگهداشت میکنند و بسیار پرهزینهاند، یا تلاش برای یکپارچهسازی داده ابری که با الزامات HIPAA، GDPR و مقررات مربوط به انتقال برونمرزی داده در تضاد است. […]
بهترین راه برای ردیابی منشع و اصالت داده (Data Lineage) در پایپلاینهای ETL چیست؟
چه زمانی واقعاً منشع و اصالت داده (Data Lineage) اهمیت دارد؟ شما به ندرت به Data Lineage فکر میکنید تا وقتی چیزی خراب شود. یک رکورد بد میتواند در داشبوردهای شما موج ایجاد کند، همبستگیهای جعلی بسازد که تصمیمگیرندگان را گمراه کند و پیامهای مضطرب «از کجا آمد؟» بهوجود آورد. دیباگ و تحلیل ریشه علت: […]
چگونه یکپارچگی دادهها (Data Integrity) را پس از انتقال اعتبارسنجی کنیم؟
شما فرصتی دوباره برای انتقال دادههای حیاتی ماموریت ندارید. یک رکورد خراب میتواند زنجیره تأمین را متوقف کند، جریمههای GDPR را فعال کند یا اعتماد مشتری را در چند دقیقه از بین ببرد. اعتبارسنجی ناموفق اثرات گستردهای دارد: داشبوردهای داده خاموش میشوند، تیمهای مالی با اعداد نادرست تسویه میکنند و نهادهای نظارتی سؤالات سختی مطرح […]
هر چند وقت یکبار باید پایپلاین ETL اجرا میشوند: دستهای (Batch) یا بلادرنگ (Real-Time)؟ انتخاب تعداد دفعات اجرای یک پایپلاین پردازش ETL یعنی ایجاد توازن بین تازگی داده در برابر هزینه محاسباتی و ریسک عملیاتی. حتی تیمهای با بودجهی خوب نیز هر هفته با این مصالحه روبرو میشوند. همگامسازی مداوم همیشه پاسخ نیست. هر اجرای […]
کدام ابزارها امکان خودکارسازی بررسیهای کیفیت داده در فرایند ETL را فراهم میکنند؟
در یک جلسه هیئتمدیره، مدیر مالی داشبورد درآمد سهماهه را باز میکند. اعداد به نظر اشتباه میآیند، بهشدت اشتباه. هزینههای جذب مشتری ظاهراً یکشبه سه برابر شده و درآمد مکرر ماهانه کاهش ۴۰ درصدی را نشان میدهد که رخ نداده است. تیم مهندسی یک صفحه اضطراری دریافت میکند در حالی که مدیران اجرایی هر تصمیم […]
داشبورد فروش شما نشان میدهد که درآمد این سهماهه ۳۰٪ کاهش یافته است. تیمهای مالی وحشتزده میشوند. مدیران اجرایی خواستار توضیح هستند. سپس مشکل را کشف میکنید: مقادیر Null ناشی از بهروزرسانی سیستم منبع سه هفته پیش، به تمام گزارشهای پاییندستی نفوذ کردهاند. این سناریو روزانه برای تیمهای داده رخ میدهد. دادههای بد نهتنها داشبوردها […]
هزینههای ETL: چگونه از افزایش ناگهانی جلوگیری کنیم؟ پارسال، یک زنجیره خردهفروشی متوسط پس از انباشت هزینههای پنهان برای انتقال دادهها، اتصالهای پرمیوم و تلاشهای مجدد مداوم، صورتحساب ETL خود را هزاران دلار افزایش داد. آنها برای محاسبات و ذخیرهسازی برنامهریزی کرده بودند اما هزینههای نامرئی را که بسیاری از تیمها را از بودجه خارج […]
چگونه وابستگیها و تلاشهای مجدد (Retries) را در پایپلاین داده (Data Pipelines) مدیریت کنیم؟
حتی با SQL بینقص، پایپلاین داده زمانی خراب میشوند که وظایف پاییندست قبل از رسیدن دادههای بالادست شروع شوند یا تلاشهای مجدد کورکورانه APIهای خارجی را تحت فشار قرار دهند. شکستهای وابستگی، از جمله جداول گمشده، تغییرات مجوزها، انحرافهای طرحواره (Schema Drifts) و منطق تلاش مجدد ضعیفاً پیکربندیشده، باعث قطعیهای تولیدی بیشتری نسبت به باگهای […]
تفاوتهای میان دریاچه داده (Data Lake)، انبار داده (Data Warehouse) و مارت داده (Data Mart) چیست؟
بررسی اجمالی در چشمانداز دادهمحور امروزی، سازمانها از راهحلهای ذخیرهسازی مختلفی برای مدیریت و تحلیل مؤثر دادههای خود استفاده میکنند. در میان این راهحلها، دریاچههای داده، انبارهای داده و مارتهای داده برجسته هستند و هر کدام هدف متمایزی را دنبال میکنند. این مقاله ویژگیهای منحصربهفرد، تفاوتها و چگونگی تکمیل یکدیگر این راهحلها در یک معماری […]
- API
- DevOps
- ارتباطات
- امنیت سایبری
- اینترنت اشیاء
- برنامه نویسی
- بهینه سازی و سئو
- پایگاه داده
- پردازش داده ها
- پستمن
- توسعه نرم افزار
- توسعه وب
- دیجیتال مارکتینگ
- ذخیرهسازی داده
- زیرساخت IT
- سایر دسته ها
- سخت افزار
- سرویسهای ابری
- علوم کامپیوتر
- فناوری اطلاعات
- کلان داده
- محاسبات شبکهای
- معماری داده
- هوش مصنوعی
- یادگیری ماشینی
