دانشمندان و بخش ها کار دست در دست
Adacor در حال حاضر بخش تجزیه و تحلیل داده های خود را گسترش می دهد. برای تجزیه و تحلیل داده های موثر ، ما به تعامل نزدیک بین متخصصان بخش های ویژه و دانشمندان داده هایمان اعتماد می کنیم. تیم های بخش ها با سؤالات خاص سروکار دارند: برای مثال بازاریابی نیاز به تجزیه و تحلیل داده های وب سایت یا فید رسانه های اجتماعی دارد. مدیران پروژه می خواهند از داده های فرایند برای بهبود گردش کار استفاده کنند. کنترل به دنبال پس انداز احتمالی است. سرپرستان سیستم ما می خواهند به طور مداوم كارآیی و پایداری سرور را بهبود بخشند. در بسیاری از شرکتهای صنعتی مسافت پیموده شده گیاهان و ماشین آلات نیز نقش مهمی دارد. در آنجا همکاری با اپراتورهای دستگاه اهمیت دارد. آنها دانشمندان داده های خود را با معیارهایی ارائه می دهند که می تواند تجزیه و پردازش مجدد شود و برای تولید اقتصادی تر مفید باشد.
مراحل پردازش داده ها
در طی پردازش ، داده ها از یک سری مراحل عبور می کنند. هدف "پاکسازی" سهام غول پیکر معمولاً غول پیکر ، گیج و چند برابر شده و کاهش آن به موارد ضروری است. تحلیلگران داده ها کاملاً سیستماتیک هستند و از روشهای آماری استفاده می کنند. این در مورد ویرایش داده ها به روشی باز و به منظور یافتن منظمات "پنهان" است – نه ترتیب دادن آنها طبق یک سیستم طبقه بندی تعریف شده.
1. پاکسازی داده ها : هنگام غربال کردن ، مقدار زیادی از داده ها از بین می روند: زمینه های خالی یا ستون های پایگاه داده ، افزونگی. مقادیر گمشده واضح اضافه می شوند ، داده های "پر سر و صدا" صاف می شوند ، ناسازگاری ها برطرف می شوند.
2. درک از داده ها: پرونده هایی که مربوط به اشیاء یا عملیات مرتبط هستند به یکدیگر اختصاص داده می شوند و خلاصه می شوند. به عنوان مثال ، در پایان چنین فرآیند ، تمام اطلاعات مربوط به یک شخص ، وسیله نقلیه ، بیماری یا سرور در یک رکورد یافت می شود. این کاهش یک قدم بیشتر است.
3. Transformation Data یا Breaking Down از داده ها: داده ها بیشتر متراکم می شوند ، جریان داده ها برای مواردی که از آنها می توان به دست می آید ، بررسی می شود. فقط در این صورت آنها می توانند به عنوان یک خوراک برای یک الگوریتم استفاده کنند.
در پایان ، کاهش داده های سازگار است . این "بسته های داده دستی" را به عنوان نمایندگی از خرده های کوچکتر فردی کوچک تولید می کند. این بسته ها از قوانین واضح پیروی می کنند ، قابل خواندن با ماشین هستند و می توانند در آینده الگوریتم های خودآموزی دیگری باشند.
این فرایند نشان می دهد که جای تعجب ندارد که در پروژه های داده های بزرگ ، حدود 80 درصد از زمان کار برای پردازش داده ها استفاده می شود. ، تمرکز روی شناخت چگونگی رسیدن به مقادیر خاص است. علاوه بر این ، باید روشن شود که چگونه نتیجه ، که از لحاظ ساختاری پس از رؤیت قابل تشخیص است ، می تواند به طور خودکار فیلتر شود. در این فرآیند ، داده های موجود با تجزیه و تحلیل اکتشافی پاک و تجزیه و تحلیل می شوند. پس از آن ، نتایج تجزیه و تحلیل تجسم می یابد. سرانجام ، "داستانی" از آن مشتق شده است.
هر مشاغل می تواند از پردازش داده ها
نه تنها خود Adacor بلکه مشتریان ما از پردازش داده های فشرده ما بهره مند می شوند. ما از این روش برای بهبود مستمر فرآیندهای تجاری استفاده می کنیم – برنامه ریزی ، ساخت و راه حل های سرور عملیاتی یا تأمین امنیت و در دسترس بودن ظرفیت های سرور. نتایج حاصل از پردازش داده های ما ، به عنوان مثال ، به عنوان پایه ای برای تجزیه و تحلیل پیش بینی (کلمه کلیدی: تجزیه و تحلیل پیش بینی) خدمت می کند. این به ما امکان می دهد عملکرد سیستم های خود و همچنین ثبات سرورهای خود را افزایش دهیم. به عنوان یک نتیجه ، ما می توانیم به مشتریان خود معماری های بانک اطلاعاتی و سرورهای بسیار جذاب ارائه دهیم.
هر شرکتی داده ای دارد. اسناد و مدارک داده ها واقعه یا رویدادها ، وضعیتها یا نتایج را نشان می دهد. این که آیا دستگاه بار در یک شرکت تولیدی متوسط اجرا می کند یا حباب بزرگ داده های یک شرکت سفارش آنلاین از طریق پست الکترونیکی – درک آنچه داده ها را نشان می دهد یا چه شرایطی را ارائه می دهد می تواند برای هر شرکتی حساس باشد. این امر نیاز به درک داده دارد. برای شروع تجزیه و تحلیل داده ها ، ابتدا پردازش داده ها ضروری است. شرکت هایی نیز وجود دارند که با مقادیر بسیار زیاد داده ای روبرو هستند. شما مدت طولانی قادر نخواهید بود به پیچیدگی بانکهای اطلاعاتی سنتی تسلط پیدا کنید. به همین دلیل است که آنها به تکنیک های پیشرفته تحلیلی مانند داده کاوی ، کاوی متن ، استخراج فرآیند یا یادگیری ماشین متکی هستند. با استفاده از چنین روشهای آماری ، آنها می توانند پیش بینی هایی در مورد احتمال وقایع آینده ارائه دهند. به عنوان مثال ، سیستم های پیش بینی نگهدارنده مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) اجازه می دهد.
در Adacor ، ما از داده های مانیتورینگ خود برای بهینه سازی مقیاس پذیری سرور و ارائه خدمات متناسب استفاده می کنیم. براساس دانش به دست آمده ، سرورها به راحتی قابل اندازه گیری هستند. این به ما امکان می دهد تا سطح بالایی از فعالیت کاربر را در نقاط معینی از زمان پیش بینی کنیم و در صورت لزوم ظرفیت های خود را نیز خاموش کنیم. این امر باعث می شود تا از خدمات قابل اطمینان و مداوم اطمینان حاصل شود.
کمیت و کیفیت دو عامل مهم هستند
دو چالش مهم پیش پردازش داده وجود دارد: اول ، میزان داده هایی که تولید می شوند و ثانیا مقدار داده های موجود. کیفیت داده. به عنوان یک قاعده ، داده ها از منابع مختلفی تهیه می شوند: اینها به طور خودکار می توانند نتایج اندازه گیری را ذخیره کنند ، در بدترین حالت ، این داده هایی هستند که به صورت دستی از یک صفحه گسترده اکسل وارد می شوند. ترجمه تمام داده های مربوطه به یک فرمت یکنواخت و قابل خواندن ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های معنی دار ضروری است. این وظیفه دانشمندان داده های ما است که از لحاظ اقتصادی کار کنند. سیستماتیک ساختاری تمیز زمانی (کوتاه مدت / میان مدت / بلند مدت) از اهمیت اساسی برخوردار است.
تصادفی محدود پردازش داده ها
موفقیت پردازش داده ها دشوار است. این واقعیت که این روند اساساً مستلزم مزایای مالی برای یک شرکت است ، نمی توان از قبل به روشنی مشخص کرد. پیش پردازش عمدتاً بی پایان است. مدیریت یک شرکت باید بپذیرد که دانشمندان داده ممکن است "بطور تصادفی" از روابط مهم پرده بردارند و یا با استفاده از فرار از آن به نتایج جالب توجه برسند.
بنابراین ، مطمئناً ، بسیاری از کارشناسان هوش مصنوعی می خواهند الگوریتم هایی را توسعه دهند که پیش بینی کننده قریب الوقوع دستگاه های پیچیده است می توانید. با این حال ، تا زمانی که داده های جمع آوری شده هیچ عادی را نشان نمی دهد که چرا سیستم به صورت موردی کار نمی کند ، هفته ها کار را می توان اشتباه گرفت. "تصادف" همیشه برای پروژه های IT در حال اجراست.
با این وجود ، پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده ها به شرکت ها بینش جالبی در مورد فرآیندهای داخلی خود می دهد. اغلب گزینه های بیشماری برای بهبود در مناطق دیگر نیز وجود دارد. در Adacor ، استفاده از پردازش داده ها زمینه را برای صنعت 4.0 فراهم کرده است. این تکنیک گام مهمی در این توسعه است که غالباً مورد غفلت واقع می شود.
