967439

الگوهای یکپارچه‌سازی داده در قلب مدیریت داده مدرن قرار دارند. آن‌ها به استانداردسازی فرایند ساخت یک نمای یکپارچه از داده‌ها از منابع متعدد کمک می‌کنند. با اندیشیدن دقیق درباره الگوهای طراحی یکپارچه‌سازی داده، می‌توانید داده‌ها را در چندین سیستم به‌صورت کارآمد ترکیب، پردازش و نگهداری کنید. نتیجه چیست؟ عملیات روان‌تر و قابلیت‌های تصمیم‌گیری دقیق‌تر. الگوهای […]

ادامه مطلب ...
147214

کاهش مصرف منابع هوش مصنوعی به کمک APIها ( Reduce AI Resource Consumption by APIs) هوش مصنوعی یک فناوری قدرتمند و نوظهور است که وعده محاسبات فوق‌العاده را در دسترس ما قرار می‌دهد. مشکل اینجاست که این مزیت با هزینه همراه است: هوش مصنوعی بسیار پرمصرف است، هم از نظر قدرت پردازشی و ذخیره‌سازی و […]

ادامه مطلب ...
306792758 bc55f3ed 13c7 4e3f b368 cb2d23ceb3c6 (1)

در حالی که سازمان‌ها داده‌ها را با سرعت بی‌سابقه‌ای تولید می‌کنند، تعداد خیره‌کننده‌ای از شرکت‌ها هنوز با مسائل اساسی کیفیت داده دست و پنجه نرم می‌کنند که قابلیت‌های تحلیلی آن‌ها را تضعیف می‌کند. این تناقض چالش حیاتی پیش روی کسب‌وکارهای مدرن را آشکار می‌کند: دسترسی به حجم عظیمی از اطلاعات به طور خودکار به بینش‌های […]

ادامه مطلب ...
snowpark vs snowflake f1cac98c24 copy

Snowpark در مقابل Snowflake Connector: پنج جنبه حیاتی هنگامی که اکثر مهندسان داده گزارش می‌دهند که از فرسودگی شغلی رنج می‌برند در حالی که تولید داده جهانی روزانه در آینده نزدیک به ۴۶۳ اگزابایت پیش‌بینی می‌شود، ابزارهایی که برای پردازش داده Snowflake انتخاب می‌کنید می‌تواند تفاوت بین موفقیت پایدار و هرج‌ومرج عملیاتی را ایجاد کند. […]

ادامه مطلب ...
سرورها و داده‌ها در مرکز داده دیجیتال

وقتی سازمان شما هر روز پتابایت‌ها داده‌ تحلیلی را پردازش می‌کند، پایگاه‌های داده تک‌نودی سنتی به یک گلوگاه عملکرد جدی تبدیل می‌شوند که می‌توانند ارائه بینش‌های مهم کسب‌وکار را ساعت‌ها یا حتی روزها به تأخیر بیندازند. شما به معماری‌های دیتابیس نیاز دارید که برای پردازش موازی عظیمی طراحی شده باشند که تحلیل‌های مدرن امروز به […]

ادامه مطلب ...
آیکون‌های airflow و api با چرخ‌دنده

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 […]

ادامه مطلب ...
پایپ‌لاین هوش مصنوعی چیست؟

پایپ‌لاین هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از فرآیندها است که داده‌های خام را به بینش‌های قابل اجرا تبدیل می‌کند و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تصمیم‌گیری‌های آگاهانه انجام دهند و نوآوری را پیش ببرند. مرور کلی رهبران کسب‌وکار امروزی برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی باید پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی را درک کنند. پایپ‌لاین هوش مصنوعی داده‌های […]

ادامه مطلب ...
زیرو-ای‌تی‌ال (zero-etl) چیست؟

زیرو-ETL مجموعه‌ای از یکپارچه‌سازی‌ها است که نیاز به ساخت پایپ‌لاین‌های داده ETL را به حداقل می‌رساند. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) فرآیند ترکیب، پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها از منابع مختلف برای آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی (AI) و بارهای کاری یادگیری ماشین (ML) است. فرآیندهای سنتی ETL زمان‌بر و پیچیده برای توسعه، […]

ادامه مطلب ...
مدیریت داده (data management) چیست؟

مدیریت داده فرآیند جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، ایمن‌سازی و استفاده از داده‌های یک سازمان است. در حالی که سازمان‌ها امروزه منابع داده‌ای مختلفی دارند، برای استخراج هوش تجاری برای برنامه‌ریزی استراتژیک، باید داده‌ها را تجزیه و تحلیل و یکپارچه کنند. مدیریت داده شامل تمام سیاست‌ها، ابزارها و رویه‌هایی است که قابلیت استفاده از داده‌ها را در چارچوب […]

ادامه مطلب ...
فابریک داده (data fabric) چیست؟

فابریک داده به یک معماری یکپارچه‌سازی داده مبتنی بر ماشین اشاره دارد که از دارایی‌های متاداده برای یکپارچه‌سازی، ادغام و مدیریت محیط‌های داده‌ای متنوع استفاده می‌کند. با استانداردسازی، اتصال و خودکارسازی روش‌ها و فرآیندهای مدیریت داده، فابریک‌های داده امنیت و دسترسی به داده‌ها را بهبود می‌بخشند و یکپارچگی کامل خطوط لوله داده و پلتفرم‌های داخلی، […]

ادامه مطلب ...
سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها