127935

متخصصان داده می‌دانند که اتخاذ تصمیمات تجاری حیاتی بر اساس اطلاعات معیوب می‌تواند فاجعه‌بار باشد. وقتی تحلیلگران مالی در یک بانک بزرگ کشف کردند که داده‌های مشتری به ظاهر معتبر حاوی خطاهای سیستماتیک مؤثر بر ارزیابی‌های ریسک اعتباری هستند، متوجه شدند که رویکردهای اعتبارسنجی سنتی برای پیچیدگی‌های داده مدرن ناکافی هستند. این سناریو نشان می‌دهد […]

ادامه مطلب ...
data validity

متخصصان داده می‌دانند که تصمیم‌گیری‌های حیاتی کسب‌وکار بر اساس اطلاعات نادرست می‌تواند فاجعه‌بار باشد. هنگامی که تحلیل‌گران مالی در یک بانک بزرگ کشف کردند که داده‌های مشتری به ظاهر معتبر حاوی خطاهای سیستماتیک است که ارزیابی ریسک اعتباری را تحت تأثیر قرار می‌دهد، متوجه شدند که رویکردهای اعتبارسنجی سنتی برای پیچیدگی‌های داده مدرن کافی نیستند. […]

ادامه مطلب ...
data scrubbing on computer

سازمان‌ها با یک واقعیت غالب دست و پنجه نرم می‌کنند: در حالی که روزانه داده را از صدها منبع جمع‌آوری می‌کنند، کیفیت داده ضعیف—شامل مشکلاتی مانند duplicateها، ناسازگاری‌ها، و مقادیر گم‌شده—به طور گسترده به عنوان عامل قابل توجه در خطاهای تصمیم‌گیری و نتایج پرهزینه کسب‌وکار شناخته می‌شود. این چالش با رشد حجم داده از گیگابایت […]

ادامه مطلب ...
how to create a gantt chart in g

ورود دستی داده‌ها در گوگل شیتس اشتباهاتی را به همراه دارد که تحلیل را کند می‌کند و گزارش‌دهی را تضعیف می‌کند. اعتبارسنجی داده‌ها در گوگل شیتس این مشکل را با اعمال قوانین واضح برای هر ورودی حل می‌کند و صفحه‌گسترده شما را دقیق و قابل اعتماد نگه می‌دارد. این راهنما مراحل عملی برای تنظیم اعتبارسنجی […]

ادامه مطلب ...
نمایشگر کد دیجیتال با ذره‌بین

اعتبارسنجی داده یک فرآیند سیستماتیک است که دقت، کامل بودن و سازگاری داده‌ها را در برابر قوانین و منطق کسب‌وکار از پیش تعریف‌شده، پیش از ورود به جریان‌های کاری تصمیم‌گیری، تأیید می‌کند. با انفجار حجم داده‌ها و افزایش منابع داده، اعتبارسنجی مؤثر در فرآیندهای Extract, Transform, Load (ETL) تفاوت بین بینش‌های قابل اعتماد و فجایع […]

ادامه مطلب ...
یکپارچگی داده (data integrity) چیست و چگونه می‌توان آن را تضمین کرد؟

یکپارچگی داده به‌عنوان مهم‌ترین پایه برای موفقیت سازمانی در دورانی که داده‌های غیرقابل اعتماد سالانه میلیون‌ها دلار هزینه از دست دادن فرصت‌ها و جریمه‌های نظارتی به شرکت‌ها تحمیل می‌کند، ظهور کرده است. با افزایش تصاعدی حجم داده‌ها و رایج شدن تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها با چالش‌های بی‌سابقه‌ای در حفظ دقت، سازگاری و قابلیت […]

ادامه مطلب ...
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: […]

ادامه مطلب ...
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 […]

ادامه مطلب ...
چگونه داده‌های null یا نامعتبر را زود در پایپ‌لاین شناسایی کنیم؟

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 […]

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