15 اصطلاح مهم داده که باید بدانید


داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل داده ها، حاکمیت داده، تجسم داده ها، یکپارچه سازی داده ها و موارد دیگر. برای درک عمیق تر، این اصطلاحات داده های کلیدی را کاوش کنید.

در دنیای داده محور امروزی، آشنایی با اصطلاحات داده های کلیدی برای پیمایش موثر و درک حجم وسیع اطلاعات موجود ضروری است. در اینجا 15 اصطلاح داده مهمی وجود دارد که باید بدانید:

اطلاعات بزرگ

مجموعه داده های بزرگ و پیچیده ای که مدیریت، پردازش یا تجزیه و تحلیل با استفاده از تکنیک های سنتی پردازش داده دشوار است، «داده های بزرگ» نامیده می شوند. داده های بزرگ شامل داده های با حجم بالا، سریع و متنوع است. مقادیر زیادی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار اغلب از منابع مختلفی از جمله رسانه های اجتماعی، حسگرها، ابزارها و پلتفرم های اینترنتی می آیند.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ شامل روش ها و ابزارهایی برای جمع آوری، سازماندهی، مدیریت و تجزیه و تحلیل این مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی روندها، الگوها و بینش های کلیدی است که می تواند تصمیمات تجاری، نوآوری و تاکتیک ها را هدایت کند.

DevOps

DevOps، مخفف توسعه و عملیات، یک رویکرد مشارکتی برای توسعه و توزیع نرم افزار است که بر ارتباطات، همکاری و یکپارچگی بین تیم های توسعه و عملیات تاکید دارد.

به دنبال افزایش کارایی، بهبود کیفیت کلی محصول و ساده‌سازی فرآیند تحویل نرم‌افزار است. این روش ها، ابزارها و باورهای فرهنگی DevOps را برای خودکارسازی و افزایش چرخه عمر توسعه نرم افزار یکپارچه می کند. ارتباط نزدیک بین برنامه نویسان، مدیران سیستم و سایر طرف های دخیل در ایجاد و استقرار نرم افزار جدید را تشویق می کند.

یکپارچه‌سازی، تحویل و توزیع پیوسته 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 واکنش سریع و بهبود مستمر است.

داده کاوی

داده کاوی استخراج الگوها، اطلاعات یا بینش های مفید از پایگاه های داده بزرگ است. اتخاذ تصمیمات یا پیش بینی های آگاهانه نیازمند ارزیابی و شناسایی الگوها، همبستگی ها یا روندهای پنهان در داده ها است. خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون، کاوی قوانین تداعی و تکنیک‌های دیگر نمونه‌هایی از داده‌کاوی هستند.

مطالب مرتبط: 7 منبع آموزشی رایگان برای به دست آوردن بهترین مشاغل علم داده

تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند کشف، تفسیر و تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن روندها، الگوها و بینش های مهم است. از انواع ابزارهای آماری و تحلیلی برای استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند و به کسب‌وکارها برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها قدرت می‌دهد.

تجزیه و تحلیل داده شامل بررسی و تفسیر داده ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم گیری آگاهانه است، در حالی که داده کاوی بر یافتن الگوها و روابط در مجموعه داده های بزرگ متمرکز است. تحلیل‌های توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی همگی در تجزیه و تحلیل داده‌ها گنجانده شده‌اند و بینش مفیدی را برای تدوین استراتژی و مدیریت شرکت به کسب‌وکارها ارائه می‌دهند.

مدیریت اطلاعات

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 مدیریت داده توسط یک کسب و کار برای تضمین محرمانه بودن، امنیت و دقت داده های مصرف کننده اجرا می شود.

نمایش 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 یک تیم بازاریابی برای ارزیابی تعامل مشتری و اثربخشی کمپین ایجاد می شوند. آنها از نمودارها، نمودارها و نقشه ها برای ارائه داده ها به سبک بصری جذاب و قابل درک استفاده می کنند.

معماری داده

معماری داده به طراحی و سازماندهی سیستم های داده، از جمله مدل های داده، ساختارها و فرآیندهای یکپارچه سازی اشاره دارد. برای مثال، برای ارائه دیدگاهی یکسان به مشتریان در مورد تعاملاتشان، یک بانک ممکن است معماری داده ای داشته باشد که داده های مشتری را از طریق کانال های مختلفی مانند آنلاین، تلفن همراه و حضوری ترکیب می کند.

ذخیره داده

انبار داده یک مخزن مرکزی است که حجم 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 بررسی روند خرید مشتریان و بهبود کنترل موجودی در مکان های مختلف فروشگاه استفاده کند.

مهاجرت داده ها

انتقال داده ها انتقال داده ها از یک سیستم یا رسانه ذخیره سازی به دیگری است. داده ها ابتدا باید از سیستم منبع استخراج شده و پس از تغییرات و پاکسازی های لازم در سیستم هدف بارگذاری شوند. انتقال داده‌ها زمانی رخ می‌دهد که کسب‌وکارها نرم‌افزار خود را ارتقا دهند، به برنامه‌های نرم‌افزاری جدید مهاجرت کنند یا داده‌ها را از منابع مختلف ترکیب کنند.

به عنوان مثال، یک کسب و کار ممکن است اطلاعات مشتری را از یک پلت فرم قدیمی مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به یک پلتفرم جدید منتقل کند. برای انتقال داده ها، ابتدا باید از سیستم قدیمی استخراج شده، نقشه برداری و اصلاح شود تا با فرمت داده های سیستم جدید سازگار شود و در سیستم CRM جدید بارگذاری شود. این تضمین می کند که تمام داده های مشتری به طور دقیق و کارآمد به سیستم جدید منتقل می شود و به کسب و کار اجازه می دهد تا بدون وقفه به مدیریت روابط با مشتری ادامه دهد.

اخلاق داده

اخلاق داده ها اصول و قواعدی اخلاقی هستند که استفاده قانونی و اخلاقی از داده ها را هدایت می کنند. تضمین حفاظت از حریم خصوصی، استقلال و حقوق افراد مستلزم در نظر گرفتن پیامدهای اخلاقی جمع آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل و توزیع داده ها است.

در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها، اخلاق داده‌ها ممکن است مستلزم کسب رضایت آگاهانه از افراد قبل از جمع‌آوری اطلاعات شخصی آن‌ها (اطمینان از ناشناس بودن و جمع‌آوری داده‌ها برای محافظت از هویت افراد) و استفاده از داده‌ها برای منافع جامعه و به حداقل رساندن آسیب یا تبعیض احتمالی باشد.

مطالب مرتبط: حفاظت از داده ها در چت هوش مصنوعی: آیا ChatGPT با استانداردهای GDPR مطابقت دارد؟

دریاچه داده

اصطلاح “دریاچه داده” یک مخزن مرکزی را توصیف می کند که مقادیر زیادی از داده های خام و خام را به شکل اصلی خود در خود جای می دهد. ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده ها 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. به دلیل انعطاف پذیری و مقیاس پذیری یک دریاچه داده، سازمان ها می توانند داده ها را به روشی انعطاف پذیرتر و اکتشافی کاوش و تجزیه و تحلیل کنند.

به عنوان مثال، یک کسب‌وکار ممکن است یک دریاچه داده داشته باشد که در آن داده‌های مختلف مشتریان، از جمله تاریخچه تراکنش، تعاملات در رسانه‌های اجتماعی و عادات مرور آنلاین را ذخیره می‌کند. دریاچه داده به جای پیش‌تغییر و پیکربندی داده‌ها، داده‌های خام را همانطور که هست ذخیره می‌کند و به دانشمندان و تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا در صورت نیاز برای موارد استفاده خاص، مانند تقسیم‌بندی مشتری یا کمپین‌های بازاریابی شخصی، به آن‌ها دسترسی پیدا کرده و پردازش کنند.

افزایش داده ها

فرآیند افزایش یا غنی‌سازی داده‌های موجود با افزودن یا اصلاح برخی ویژگی‌ها یا ویژگی‌ها به عنوان افزایش داده‌ها شناخته می‌شود. اغلب در یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود عملکرد و تعمیم مدل ها و افزایش میزان و تنوع داده های آموزشی استفاده می شود.

به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، تکنیک‌های افزایش داده‌ها ممکن است نیاز به تغییر عکس‌های موجود داشته باشند تا نسخه‌های جدیدی از داده‌ها را با چرخش، تغییر اندازه یا ورق زدن تصاویر تولید کنند. سپس، با استفاده از این مجموعه داده پیشرفته، می‌توان مدل‌های یادگیری ماشینی را برای تشخیص دقیق‌تر و قوی‌تر اشیاء یا الگوها آموزش داد.

مهندسی داده

فرآیند توسعه، ساخت و نگهداری سیستم‌ها و زیرساخت‌های لازم برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها را مهندسی داده می‌گویند. جذب داده، تبدیل، یکپارچه سازی و ایجاد خط لوله از جمله وظایف مرتبط هستند. مهندسان داده از انواع تکنیک ها و فناوری ها برای اطمینان از جریان داده کارآمد و قابل اعتماد بین سیستم ها و پلت فرم های مختلف استفاده می کنند.

به عنوان مثال، یک مهندس داده ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری معماری انبار داده و طراحی رویه‌های Extract, Transform, Load (ETL) برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، قالب‌بندی مناسب و بارگذاری آن در انبار داده باشد. آنها همچنین می توانند خطوط لوله داده را با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Spark یا Apache Kafka ایجاد کنند تا یکپارچه سازی و پردازش یکپارچه داده ها را امکان پذیر کنند.

یکپارچه سازی داده ها

فرآیند ترکیب داده ها از منابع مختلف در یک نمای واحد 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. برای یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌توان از تکنیک‌های مختلفی استفاده کرد، از جمله پردازش دسته‌ای، جریان بلادرنگ و یکپارچه‌سازی مجازی.

به عنوان مثال، یک کسب و کار می تواند داده های مشتری را از منابع متعدد، مانند سیستم های CRM، پلت فرم های بازاریابی و تراکنش های آنلاین ترکیب کند تا درک جامعی از رفتار و ترجیحات مصرف کننده به دست آورد. بنابراین می توان از این مجموعه داده یکپارچه برای تجزیه و تحلیل، گزارش گیری و تصمیم گیری استفاده کرد.

پروفایل داده ها

پروفایل داده شامل تجزیه و تحلیل و درک کیفیت، ساختار و محتوای داده ها است. هدف آن ارزیابی دقت، کامل بودن، سازگاری و منحصر به فرد بودن ویژگی های داده 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 یک مجموعه داده را برای شناسایی مقادیر گمشده، نقاط پرت یا ناسازگاری در مدل های داده، نمایه کند. این به شناسایی مسائل مربوط به کیفیت داده ها کمک می کند، به پاکسازی داده ها و تلاش های اصلاحی برای اطمینان از صحت داده ها برای تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری بیشتر کمک می کند.




نویسنده: Guneet Kaur

اشتراک گذاری و حمایت

امیر کرمی

امیر کرمی

کارشناس تولید محتوا و علاقه مند به ارز دیجیتال و دنیای فناوری 😉

دیدگاهتان را بنویسید