تفاوت بین ارکستراسیون (orchestration) و etl چیست؟

تیم شما در یک جلسه ایستاده در حال بحث درباره نقشه راه پایپ‌لاین برای سه‌ماهه بعدی است. یک مهندس اصرار دارد که به Apache Airflow نیاز دارید تا “همه چیز را طبق برنامه نگه دارید.” دیگری استدلال می‌کند که نقطه درد واقعی استخراج داده‌های کمپین از نیم دوجین پلتفرم تبلیغاتی است، بنابراین “یک ابزار ETL […]

ادامه مطلب ...
تبدیل داده (data transformation) چیست؟

تبدیل داده به‌عنوان موتور پشت خطوط لوله داده مدرن عمل می‌کند و از تحلیل‌های بلادرنگ گرفته تا کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را تقویت می‌کند. مرور کلی با افزایش حجم، سرعت و تنوع داده‌ها، نیاز به تبدیل داده هوشمند بیش از پیش حیاتی شده است. داده‌های خام، هرچند فراوان، به‌ندرت در شکل اصلی […]

ادامه مطلب ...
استخراج، بارگذاری و تبدیل (elt) چیست؟

استخراج، بارگذاری، تبدیل (Extract, Load and Transform) به‌عنوان یک تکنیک مدرن ادغام داده‌ها ظهور کرده است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد حجم عظیمی از اطلاعات را به‌طور کارآمد پردازش و تحلیل کنند. مرور کلی سازمان‌های امروزی روزانه با حجم عظیمی از اطلاعات سر و کار دارند. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) به‌عنوان یک تکنیک مدرن ادغام […]

ادامه مطلب ...
دریافت داده (data ingestion) چیست؟

بررسی اجمالی داده‌ها همه‌جا اطراف ما هستند، ذخیره‌شده در طیف گسترده‌ای از قالب‌ها در مجموعه‌ای سرگیجه‌آور از سیستم‌ها. این‌ها از تاریخچه پست‌های رسانه‌های اجتماعی شما تا پایگاه داده مشتریان یک کسب‌وکار تا پایگاه‌های داده توالی ژنتیکی — همه کاملاً متفاوت — را شامل می‌شوند. جمع‌آوری اطلاعات مانند این در یک مکان و قابل‌دسترس کردن آن، […]

ادامه مطلب ...
استخراج، تبدیل و بارگذاری (etl) چیست؟

استخراج، تبدیل و بارگذاری (Extract Transform Load) چیست؟ استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) فرآیند ترکیب داده‌ها از منابع مختلف در یک مخزن بزرگ و مرکزی به نام انبار داده است. ETL از مجموعه‌ای از قوانین تجاری برای پاکسازی و سازماندهی داده‌های خام و آماده‌سازی آنها برای ذخیره‌سازی، تحلیل داده و یادگیری ماشین (ML) استفاده می‌کند. […]

ادامه مطلب ...
پایپ‌لاین داده (data pipeline) چیست؟

پایپ‌لاین داده مجموعه‌ای از مراحل پردازش برای آماده‌سازی داده‌های سازمانی برای تجزیه و تحلیل است. سازمان‌ها حجم زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف مانند برنامه‌ها، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و سایر کانال‌های دیجیتال دارند. با این حال، داده‌های خام بی‌فایده هستند؛ باید برای هوش تجاری جابجا، مرتب، فیلتر، تغییر فرمت و تجزیه و تحلیل […]

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