یکپارچه‌سازی داده حاکمیتی (sovereign data integration) چیست؟

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. […]

ادامه مطلب ...
چگونه بارگذاری داده‌ها را برای بهبود عملکرد به صورت موازی انجام دهیم؟

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، […]

ادامه مطلب ...
بهترین راه برای انتقال پتابایت‌های داده به ابر چیست؟

تصور کنید تیم داده شما وارد جلسه ایستاده دوشنبه می‌شود و یک دستور جدید هیئت مدیره را روی تخته سفید می‌بیند: انتقال ۵۰ پتابایت به ابر در فقط شش ماه. مدیر مالی اصرار دارد بر کاهش هزینه‌های سرمایه‌ای، مدیر فناوری اطلاعات صفر قطعی را مطالبه می‌کند، امنیت بر رمزنگاری انتها به انتها کوتاه نمی‌آید، و […]

ادامه مطلب ...
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 […]

ادامه مطلب ...
گرادیان بوستینگ (gradient boosting) چیست؟

گرادیان بوستینگ یک تکنیک یادگیری ماشینی (ML) است که برای وظایف رگرسیون و طبقه‌بندی استفاده می‌شود و می‌تواند دقت پیش‌بینی و سرعت مدل‌های یادگیری ماشینی را بهبود بخشد. مرور کلی گرادیان بوستینگ یک الگوریتم یادگیری ماشینی (ML) است که برای وظایف رگرسیون و طبقه‌بندی به کار می‌رود. گرادیان بوستینگ به دلیل توانایی‌اش در مدیریت روابط […]

ادامه مطلب ...

توسعه هوش مصنوعی (AI) فراتر از انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب است. این فرآیند شامل جمع‌آوری داده‌های مناسب، منابع محاسباتی، چارچوب‌ها و ابزارهایی برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر و آماده برای تولید است. بررسی اجمالی یادگیری ماشین (ML)، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سایر انواع هوش مصنوعی (AI) به زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی وابسته هستند […]

ادامه مطلب ...
مبانی معماری لامبدا (lambda architecture) برای داده‌های بزرگ چیست؟

معماری لامبدا برای پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برای دسترسی به داده‌ها و تحلیل آن‌ها به‌صورت بلادرنگ طراحی شده است. این معماری با ترکیب پردازش دسته‌ای و جریانی در یک چارچوب واحد، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌های حساس به زمان را با سرعت و قابلیت اطمینان مدیریت کنند. بررسی اجمالی […]

ادامه مطلب ...
ناشناس‌سازی داده (data anonymization) چیست؟

با توجه به اینکه حریم خصوصی داده‌ها هم به یک الزام قانونی و هم به یک مزیت رقابتی تبدیل شده است، سازمان‌ها برای استفاده مسئولانه از اطلاعات حساس به سمت ناشناس‌سازی داده حرکت می‌کنند. با حذف یا تغییر شناسه‌های شخصی، ناشناس‌سازی به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که در حالی که از حریم خصوصی افراد […]

ادامه مطلب ...
پایگاه‌داده تراکنشی (transactional database) چیست؟

پایگاه‌های داده تراکنشی پشت صحنه، دنیای دیجیتال را روان و بی‌وقفه اجرا می‌کنند. از بانکداری آنلاین گرفته تا صندوق‌های فروشگاهی و سوابق بهداشتی، این سیستم‌ها برای سرعت، دقت و قابلیت اطمینان ساخته شده‌اند — تضمین می‌کنند که هر تراکنش حتی تحت بار سنگین، به‌صورت ایمن و بدون خطا پردازش شود. بررسی اجمالی پایگاه‌های داده تراکنشی […]

ادامه مطلب ...
تقسیم‌بندی مشتریان (customer segmentation) چیست؟

بررسی اجمالی تقسیم‌بندی مشتریان کلید استراتژی‌های بازاریابی مدرن و مؤثر است، که طراحی شده‌اند تا به سازمان‌ها کمک کنند تلاش‌های بازاریابی خود را با درک بهتر الگوهای رفتار مشتریان هدفمندتر کنند. تقسیم‌بندی مشتریان به کسب‌وکار امکان می‌دهد تا تلاش‌های بازاریابی خود را به‌راحتی شخصی‌سازی کند بدون نیاز به ایجاد یک برنامه بازاریابی جداگانه برای هر […]

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