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 […]
آرشیو برچسب: پاکسازی داده
منظره داده مدرن پارادوکس شگفتانگیزی را ارائه میدهد: در حالی که سازمانها روزانه حجم عظیمی از داده تولید میکنند، تیمها اکثریت طاقتفرسای زمان خود را صرف آمادهسازی داده میکنند نه استخراج بینش از آن. این ناکارآمدی بیش از یک چالش بهرهوری است. این نشاندهنده قطع ارتباط اساسی بین وعده تصمیمگیری مبتنی بر داده و واقعیت […]
داده بد، مثالها و نحوه اجتناب کیفیت پایین داده یکی از پرهزینهترین چالشهایی است که سازمانهای مدرن با آن روبرو هستند. وقتی مدیران اجرایی میپرسند “داده بد را چه مینامید”، به دنبال درک پدیدهای هستند که سالانه میلیونها دلار برای سازمانها هزینه دارد. درک داده بد نیازمند شناخت اشکال مختلف آن، شناسایی علل ریشهای، و […]
داده برای سازمانها حیاتی است تا تحلیل دادهها و فرآیندهای تصمیمگیری پیچیده را هدایت کنند. با این حال، سازمانها با واقعیت تلخی روبرو هستند: ۶۰-۸۰٪ زمان پروژههای تحلیل داده صرف آمادهسازی داده میشود، در حالی که داده خام اغلب حاوی خطاها، ناسازگاریها، مقادیر گمشده و پیچیدگیهای ساختاری است که قابلیت اطمینان تحلیل را به شدت […]
تکنیکهای پاکسازی داده با استفاده از SQL برای انجام تحلیلهای دقیق کداماند؟
کیفیت پایین دادهها سالانه بهطور متوسط ۳.۱ تریلیون دلار در ایالات متحده هزینه به سازمانها تحمیل میکند، بهطوری که متخصصان داده تا ۴۰٪ از زمان خود را صرف شناسایی و اصلاح ناهنجاریهای داده میکنند، به جای تولید بینشهای کسبوکار. این هدررفت عظیم منابع ناشی از یک چالش اساسی است: با انفجار حجم دادهها در حسگرهای […]
پاکسازی داده مدرن پایهای برای زیرساخت داده قابل اعتماد فراهم میکند و به سازمانها امکان میدهد اطلاعات خام را به داراییهای تجاری قابل اعتماد تبدیل کنند. با پیادهسازی فرآیندهای پاکسازی داده سیستماتیک، تیمها میتوانند گلوگاههای کیفیتی را که قابلیتهای تحلیلی را محدود میکنند، حذف کرده و یکپارچگی داده مورد نیاز برای تصمیمگیری مبتنی بر هوش […]
پاکسازی داده فرآیندی ضروری برای آمادهسازی دادههای خام برای کاربردهای یادگیری ماشین (ML) و هوش تجاری (BI) است. دادههای خام ممکن است حاوی خطاهای متعددی باشند که میتوانند بر دقت مدلهای یادگیری ماشین تأثیر بگذارند و منجر به پیشبینیهای نادرست و تأثیر منفی بر کسبوکار شوند.مراحل کلیدی پاکسازی داده شامل اصلاح و حذف فیلدهای داده […]
- 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
