۱۵ اصطلاح مهم داده که باید بدانید
به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،
داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل داده ها، حاکمیت داده، تجسم داده ها، یکپارچه سازی داده ها و غیره. برای درک عمیق تر، با این اصطلاحات داده های کلیدی آشنا شوید.
در دنیای داده محور امروزی، آشنایی با اصطلاحات کلیدی داده برای پیمایش مؤثر و درک حجم وسیع اطلاعات موجود ضروری است. در اینجا ۱۵ اصطلاح مهم داده که باید بدانید آورده شده است.
اطلاعات بزرگ
“داده های بزرگ” به مجموعه داده های بزرگ و پیچیده ای اطلاق می شود که مدیریت، پردازش و تجزیه و تحلیل با استفاده از تکنیک های سنتی پردازش داده ها دشوار است. کلان داده شامل حجم بالا، سرعت بالا و تنوع بالای داده است. مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار معمولاً از منابع مختلفی مانند رسانه های اجتماعی، حسگرها، ابزارها و پلتفرم های اینترنتی به دست می آیند.
تجزیه و تحلیل کلان داده شامل روش‌ها و روش‌هایی برای جمع‌آوری، سازماندهی، مدیریت و تجزیه و تحلیل این مجموعه داده‌های عظیم برای شناسایی روندها، الگوها و بینش‌های کلیدی است که تصمیم‌گیری‌های تجاری، نوآوری و تاکتیک‌ها را راهنمایی می‌کند. شامل ابزارها می‌شود.
DevOps
DevOps، مخفف توسعه و عملیات، یک رویکرد مشترک برای توسعه و استقرار نرم افزار است که بر ارتباطات، همکاری و یکپارچگی بین تیم های توسعه و عملیات تاکید دارد.
هدف ما افزایش کارایی، بهبود کیفیت کلی محصول و ساده‌سازی فرآیند تحویل نرم‌افزار است. DevOps متدولوژی ها، ابزارها و باورهای فرهنگی را برای خودکارسازی و افزایش چرخه عمر توسعه نرم افزار یکپارچه می کند. این امر ارتباط نزدیک تر بین برنامه نویسان، مدیران سیستم و سایر طرف های درگیر در ایجاد و استقرار نرم افزار جدید را تسهیل می کند.
ادغام مداوم، تحویل و استقرار مفاهیم کلیدی در DevOps هستند، جایی که تغییرات کد به طور مداوم ادغام و آزمایش می‌شوند تا نسخه‌های نرم‌افزاری سریع‌تر و قابل اطمینان‌تری تولید کنند. همچنین شامل اتوماسیون زیرساخت، نظارت و حلقه های بازخورد برای اطمینان از پاسخ سریع و بهبود مستمر است.
کدام یک ارزش بیشتری ارائه می دهد؟
۱. Backend
۲. قسمت جلویی
۳. توسعه و بهره برداری— برنامه نویس Meme ~ (@iammemeloper) ۲۲ مه ۲۰۲۳
داده کاوی
داده کاوی استخراج الگوها، اطلاعات یا بینش های مفید از پایگاه های داده بزرگ است. برای تصمیم گیری و پیش بینی آگاهانه، باید الگوها، همبستگی ها و روندهای پنهان در داده های خود را ارزیابی و شناسایی کنید. نمونه‌هایی از داده‌کاوی شامل تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و قانون‌کاوی تداعی است.
مرتبط: ۷ منبع آموزشی رایگان برای یافتن مشاغل برتر در علم داده
تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند کاوش، تفسیر و تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن روندها، الگوها و بینش های مهم است. ما از انواع ابزارهای آماری و تحلیلی برای استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کنیم و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را بگیرند.
تجزیه و تحلیل داده ها شامل مطالعه و تفسیر داده ها به منظور دستیابی به بینش و تصمیم گیری آگاهانه است، در حالی که داده کاوی بر یافتن الگوها و روابط در مجموعه داده های گسترده متمرکز است. تجزیه و تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش بینی و تجویزی همه بخشی از تجزیه و تحلیل داده ها هستند و اطلاعاتی را در اختیار شرکت ها قرار می دهند که به آنها در استراتژی و مدیریت کسب و کارشان کمک می کند.
حاکمیت داده
حاکمیت داده به مدیریت و کنترل کلی داده ها در یک سازمان، از جمله سیاست ها، رویه ها و استانداردهای کیفیت، امنیت و انطباق داده ها اشاره دارد. رویه های حاکمیت داده توسط شرکت ها برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی، امنیت و صحت داده های مصرف کننده اجرا می شود.
تجسم داده ها
تجسم داده ها شامل ایجاد و ارائه بازنمایی های بصری داده ها برای کمک به درک، تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری است. به عنوان مثال، داشبوردها و تجسم های تعاملی توسط تیم های بازاریابی برای اندازه گیری تعامل مشتری و اثربخشی کمپین ایجاد می شوند. از نمودارها، نمودارها و نقشه ها برای ارائه داده ها به سبک بصری جذاب و قابل فهم استفاده کنید.
معماری داده
معماری داده به طراحی و سازماندهی سیستم های داده، از جمله مدل های داده، ساختارها و فرآیندهای یکپارچه سازی اشاره دارد. به عنوان مثال، بانک ها برای ارائه دیدی یکپارچه از تعاملات خود به مشتریان، ممکن است معماری داده ای داشته باشند که داده های مشتری را از کانال های متعدد، مانند آنلاین، تلفن همراه و حضوری ترکیب می کند.
پایگاه داده تحلیلی
انبار داده یک مخزن متمرکز است که مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار را از منابع مختلف ذخیره و سازماندهی می کند و یک نمای تلفیقی برای اهداف تحلیل و گزارش ارائه می دهد. به عنوان مثال، یک خرده فروش لباس ممکن است از یک انبار داده برای مطالعه عادات خرید مشتری و بهبود مدیریت موجودی در چندین فروشگاه استفاده کند.
چگونه یاد می گیرید؟
اصول انبار داده:
✅ مدل سازی داده ها
✅ OLTP در مقابل OLAP
✅ بار تبدیل استخراج (ETL)
✅ بلع داده ها
✅ انواع طرحواره (طرحواره های دانه برف و ستاره)
✅ حقایق و جداول تاریک
✅ پارتیشن بندی و خوشه بندی داده ها
✅ دیتامارت pic.twitter.com/9KwPYVLpUV— دارشیل | مهندس داده (@parmardarshil07) ۲۳ مارس ۲۰۲۳
مهاجرت داده ها
انتقال داده ها انتقال داده ها از یک سیستم یا محیط ذخیره سازی به دیگری است. داده ها ابتدا باید از سیستم مبدا استخراج شده و پس از هرگونه تغییر و پاکسازی لازم در سیستم مقصد بارگذاری شوند. انتقال داده ها زمانی رخ می دهد که یک شرکت نرم افزار را ارتقا دهد، به برنامه های نرم افزاری جدید تغییر دهد یا داده ها را از چندین منبع ترکیب کند.
به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است اطلاعات مشتری را از یک پلت فرم قدیمی مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به یک پلت فرم جدید منتقل کند. برای انتقال داده‌ها، ابتدا باید داده‌ها را از سیستم قدیمی استخراج کنید، نقشه‌برداری کنید و آنها را متناسب با قالب داده‌های سیستم جدید تغییر دهید و آنها را در سیستم CRM جدید بارگذاری کنید. این تضمین می کند که تمام داده های مشتری به طور دقیق و کارآمد به سیستم جدید منتقل می شود و به کسب و کارها اجازه می دهد تا بدون وقفه به مدیریت روابط با مشتری ادامه دهند.
اخلاق داده
اخلاق داده ها اصول و قواعدی اخلاقی هستند که استفاده قانونی و اخلاقی از داده ها را دیکته می کنند. برای اطمینان از اینکه حریم خصوصی، استقلال و حقوق افراد محافظت می شود، پیامدهای اخلاقی جمع آوری، ذخیره سازی، تجزیه و تحلیل و توزیع داده ها باید در نظر گرفته شود.
اخلاق داده ها در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها شامل کسب رضایت آگاهانه از افراد قبل از جمع آوری اطلاعات شخصی، حصول اطمینان از ناشناس بودن و جمع آوری داده ها برای محافظت از هویت فردی و به نفع جامعه و به حداقل رساندن آسیب یا تبعیض بالقوه است.
مطالب مرتبط: حفاظت از داده ها در چت هوش مصنوعی: آیا ChatGPT با استانداردهای GDPR مطابقت دارد؟
دریاچه داده
اصطلاح “دریاچه داده” به یک مخزن متمرکز اشاره دارد که مقادیر زیادی از داده های خام را به شکل اصلی خود ذخیره می کند. ذخیره و تجزیه و تحلیل اشکال مختلف داده از جمله داده های ساختار یافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را بدون نیاز به طرحواره های از پیش تعریف شده امکان پذیر می کند. انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری دریاچه‌های داده، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به روش‌های انعطاف‌پذیرتر و اکتشافی‌تر کاوش و تجزیه و تحلیل کنند.
به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است دریاچه داده ای داشته باشد که انواع مختلفی از داده های مشتری مانند تاریخچه تراکنش، تعاملات رسانه های اجتماعی، عادات مرور آنلاین و موارد دیگر را نگهداری می کند. دریاچه‌های داده به جای پیش‌تغییر و ساختاردهی داده‌ها، داده‌های خام را همانطور که هست ذخیره می‌کنند و به دانشمندان و تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا در صورت نیاز برای موارد استفاده خاص، مانند تقسیم‌بندی مشتری یا کمپین‌های بازاریابی شخصی، داده‌ها را ایجاد کنند. می‌توانند به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و پردازش کنند. .
"انبارهای داده و دریاچه های داده"
ابزارها را در MagniMind Academy دریافت کنید!
مهارت‌ها را ایجاد کنید، ارتباط برقرار کنید و از کارشناسان علم داده در بوت‌کمپ‌های زنده آنلاین علم داده ما یاد بگیرید. #داده ها #علم داده #دانشمند داده # پایگاه داده تحلیلی #دریاچه داده pic.twitter.com/00JOW9Tyc0
— آکادمی Magnimind (@MagnimindA) ۲۲ مه ۲۰۲۳
افزایش داده ها
فرآیند افزایش یا غنی‌سازی داده‌های موجود با افزودن یا تغییر ویژگی‌ها یا ویژگی‌های خاص به عنوان افزایش داده‌ها شناخته می‌شود. به طور مکرر در یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود عملکرد مدل و تعمیم، و افزایش مقدار و تنوع داده های آموزشی استفاده می شود.
به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، تکنیک‌های افزایش داده‌ها ممکن است نیاز به تغییر عکس موجود برای ایجاد نسخه جدیدی از داده‌ها با چرخش، تغییر اندازه یا ورق زدن تصویر داشته باشند. سپس از این مجموعه داده غنی شده می توان برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی استفاده کرد تا اشیا و الگوها را با دقت و اطمینان بیشتری تشخیص دهند.
مهندسی داده
فرآیند توسعه، ساخت و نگهداری سیستم ها و زیرساخت های مورد نیاز برای جمع آوری، ذخیره و پردازش داده ها به عنوان مهندسی داده شناخته می شود. این شامل وظایفی مانند جذب داده، تبدیل، یکپارچه سازی و ساخت خطوط لوله است. مهندسان داده از انواع تکنیک ها و فناوری ها برای اطمینان از جریان داده های موثر و قابل اعتماد در سیستم ها و پلتفرم های مختلف استفاده می کنند.
برای مثال، مهندسان داده مسئول ایجاد و نگهداری معماری‌های انبار داده و طراحی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، قالب‌بندی مناسب و بارگذاری آن در انبار داده هستند. برای فعال کردن یکپارچه سازی و پردازش یکپارچه داده ها، ما همچنین خطوط لوله داده را با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Spark و Apache Kafka ایجاد می کنیم.
یکپارچه سازی داده ها
فرآیند ترکیب داده ها از منابع مختلف در یک نمای به عنوان یکپارچه سازی داده ها شناخته می شود. ایجاد یک مجموعه داده منسجم و جامع مستلزم ترکیب داده های بسیاری از پایگاه های داده، سیستم ها یا برنامه های کاربردی است. چندین تکنیک مانند پردازش دسته ای، جریان بیدرنگ و یکپارچه سازی مجازی می تواند برای یکپارچه سازی داده ها استفاده شود.
برای به دست آوردن درک جامع از رفتار و ترجیحات مصرف کننده، کسب و کارها ممکن است داده های مشتری را از منابع بسیاری مانند سیستم های CRM، پلت فرم های بازاریابی و تراکنش های آنلاین ترکیب کنند. سپس این مجموعه داده یکپارچه می تواند برای تجزیه و تحلیل، گزارش گیری و تصمیم گیری استفاده شود.
پروفایل داده
پروفایل داده شامل تجزیه و تحلیل و درک کیفیت، ساختار و محتوای داده ها است. برای ارزیابی دقت، کامل بودن، سازگاری و منحصر به فرد بودن ویژگی های داده در نظر گرفته شده است. تکنیک های پروفایل داده ها شامل تجزیه و تحلیل آماری، ابزارهای پروفایل داده ها و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی است.
به عنوان مثال، یک تحلیلگر داده ممکن است پروفایل داده را روی یک مجموعه داده انجام دهد تا مقادیر گمشده، نقاط پرت یا اختلاف در الگوهای داده را شناسایی کند. این به شناسایی مشکلات کیفیت داده ها کمک می کند و تلاش های پاکسازی و اصلاح داده ها را برای اطمینان از صحت داده ها برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری بیشتر امکان پذیر می کند.
نویسنده: Guneet Kaur
