یک پایپلاین ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) کارآمد، ستون فقرات هر سازمان دادهمحور است. این سیستم اطمینان میدهد که دادهها بهصورت روان از منابع مختلف به انبار داده یا پلتفرم تحلیلی منتقل میشوند و آماده تحلیل و تصمیمگیری هستند. اما وقتی پایپلاین شما با مشکل مواجه میشود، چه به دلیل افزایش حجم دادهها، منابع داده کند، […]
آرشیو برچسب: کلان داده
یک درصد قابلتوجه از نقضهای مرتبط با فضای ابری ناشی از اعتبارنامههای ضعیف یا اشتباه است که اغلب باعث آسیبپذیری سطلهای ذخیرهسازی اشیاء در اینترنت میشود. تیمهای داده سازمانی حجمهای فزایندهای از تراکنشهای مشتری، لاگهای حسگر و سوابق مالی را از طریق Amazon S3 یا Google Cloud Storage بهعنوان اولین مرحله در پایپلاین ETL خود […]
پارتیشنبندی دادهها در منطق تبدیل شما میتواند عملکرد پایپلاین ETL شما را بهطور قابلتوجهی بهبود بخشد، بهویژه زمانی که با دادههای حجیم سروکار دارید. با تقسیم دادهها به بخشهای کوچکتر و قابلمدیریت، میتوانید از پردازش موازی برای بهینهسازی عملکرد، کاهش زمان پاسخ کوئری و مدیریت بهتر حجم دادهها بهره ببرید. با این حال، تصمیم برای […]
وقتی تحلیلها را به انبارهای ابری مانند Snowflake یا BigQuery منتقل میکنید، معماریای که انتخاب میکنید—ETL یا ELT—تعیین میکند که دادهها با چه سرعتی به بینش تبدیل شوند و این چابکی چه هزینهای دارد. شواهد مدرن نشان میدهد که ELT معمولاً برنده است: با بارگذاری ابتدا داده خام و سپس انجام تبدیلها در داخل انبار، […]
با درک تفاوتهای معماری، گزینههای استقرار و قابلیتهای یکپارچگی این پلتفرمها، میتوانید عملیات دادهتان را برای نیازهای فعلی و رشد آینده بهینهسازی کنید، در حالی که از موقعیتهای قفلشدن به فروشنده که تکامل فناوری بلندمدت را محدود میکنند، اجتناب ورزید. تراداتا چیست و چگونه به عنوان یک پلتفرم سازمانی عمل میکند؟ تراداتا یک سیستم مدیریت […]
چگونه یک مدل زبانی بزرگ (LLM) با دادههای شخصی در ۸ مرحله ساده آموزش داده میشود؟
برنامههای هوش مصنوعی مولد در حوزههای مالی، مراقبتهای بهداشتی، حقوقی، تجارت الکترونیک و غیره به محبوبیت چشمگیری دست یافتهاند. مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) جزء اصلی این برنامهها هستند، زیرا میتوانند محتوای قابلفهم برای انسان را درک کرده و تولید کنند. با این حال، مدلهای از پیش آموزشدیده ممکن است در حوزههای تخصصی مانند مالی یا […]
در معماری داده معاصر، تعریف مخزن شامل یک سیستم ذخیرهسازی دیجیتال متمرکز است که بهطور خاص برای مدیریت، تحلیل و اشتراکگذاری سیستماتیک دادهها در سراسر مرزهای سازمانی طراحی شده است. برای درک صحیح عملکرد مخزن، باید آن را بهعنوان یک مؤلفه زیرساختی هوشمند در نظر گرفت که فراتر از مفاهیم ذخیرهسازی سنتی عمل میکند و […]
با رشد سازمانها، تعداد سیستمها و پایپلاین داده افزایش مییابد و این امر پیچیدگیهایی ایجاد میکند که نوآوری را کند کرده و هزینهها را افزایش میدهد. معماری هاب و اسپوک این چالش را با ایجاد یک هاب مرکزی که ارتباط مستقیم با هر نقطه انتهایی دارد، سادهسازی میکند. این رویکرد هزینههای یکپارچهسازی را کاهش میدهد، […]
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. […]
تیم دادههای شما در صبح روز دوشنبه متوجه میشود که کار ETL روزانه ۵۰۰ گیگابایتی که قرار بود تا ساعت ۶ صبح تکمیل شود، هنوز در ظهر در حال اجراست. داشبوردهای تحلیلی دادههای قدیمی را نشان میدهند، سهامداران کسبوکار به اعتبار دادهها شک دارند و فرآیند تکنخی فعلی که برای ۵۰ گیگابایت خوب کار میکرد، […]
- API
- DevOps
- ارتباطات
- امنیت سایبری
- اینترنت اشیاء
- برنامه نویسی
- بهینه سازی و سئو
- پایگاه داده
- پردازش داده ها
- توسعه نرم افزار
- توسعه وب
- دیجیتال مارکتینگ
- ذخیرهسازی داده
- زیرساخت IT
- سخت افزار
- سرویسهای ابری
- طبقه بندی نشده
- علوم کامپیوتر
- فناوری اطلاعات
- کلان داده
- محاسبات شبکهای
- معماری داده
- هوش مصنوعی
- یادگیری ماشینی