در فناوری اطلاعات (IT)، یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک سیستم سخت افزاری و/یا نرم افزاری است که پس از عملکرد نورون ها در مغز انسان الگوبرداری شده است. شبکه‌های عصبی مصنوعی – که به سادگی شبکه‌های عصبی نیز نامیده می‌شوند – انواع فناوری‌های یادگیری عمیق هستند که زیر چتر هوش مصنوعی یا AI نیز قرار می‌گیرند.

رایانش ابری یک اصطلاح کلی برای هر چیزی است که شامل ارائه خدمات میزبانی شده از طریق اینترنت است. این سرویس ها به سه دسته یا نوع اصلی محاسبات ابری تقسیم می شوند: زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلت فرم به عنوان سرویس (PaaS) و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS).

حاکمیت داده (DG) فرآیند مدیریت در دسترس بودن، قابلیت استفاده، یکپارچگی و امنیت داده ها در سیستم های سازمانی، بر اساس استانداردها و سیاست های داده داخلی است که استفاده از داده ها را نیز کنترل می کند. حاکمیت داده موثر تضمین می کند که داده ها سازگار و قابل اعتماد هستند و مورد سوء استفاده قرار نمی گیرند. این امر به طور فزاینده‌ای حیاتی است زیرا سازمان‌ها با مقررات جدید حفظ حریم خصوصی داده‌ها روبه‌رو می‌شوند و بیشتر و بیشتر بر تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به بهینه‌سازی عملیات و هدایت تصمیم‌گیری تجاری تکیه می‌کنند.

18 ابزار و فناوری برتر کلان داده که در سال 2023 باید درباره آنها بدانید: ابزارهای متعددی برای استفاده در برنامه های کاربردی داده های بزرگ در دسترس هستند. در اینجا نگاهی به 18 فناوری منبع باز محبوب، به علاوه اطلاعات اضافی در مورد پایگاه های داده NoSQL می اندازیم.

کلان داده ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شوند و می‌توانند برای اطلاعات استخراج شوند و در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و دیگر برنامه‌های تحلیلی پیشرفته مورد استفاده قرار گیرند.

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی (AI) است که روشی را تقلید می کند که انسان انواع خاصی از دانش را به دست می آورد. یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی می شود. برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را بر عهده دارند، بسیار سودمند است. یادگیری عمیق این فرآیند را سریعتر و آسان تر می کند.

تجزیه و تحلیل بلادرنگ عبارت است از استفاده از داده ها و منابع مرتبط برای تجزیه و تحلیل به محض ورود به سیستم. صفت real-time به سطحی از پاسخگویی رایانه اشاره دارد که کاربر آن را فوری یا تقریباً فوری حس می کند. این اصطلاح اغلب با معماری های جریان داده و تصمیمات عملیاتی بلادرنگ مرتبط است که می تواند به طور خودکار از طریق اتوماسیون فرآیند روباتیک و اجرای سیاست ها اتخاذ شود.

تجزیه و تحلیل پیشرفته یک روش تجزیه و تحلیل داده است که از مدل سازی پیش بینی، الگوریتم های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، اتوماسیون فرآیند کسب و کار و سایر روش های آماری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات کسب و کار از منابع مختلف داده استفاده می کند.

OLAP (پردازش تحلیلی آنلاین) یک روش محاسباتی است که کاربران را قادر می سازد تا به راحتی و به طور انتخابی داده ها را استخراج و پرس و جو کنند تا آن ها را از دیدگاه های مختلف تجزیه و تحلیل کنند. پرس و جوهای هوش تجاری OLAP اغلب به تحلیل روندها، گزارشگری مالی، پیش بینی فروش، بودجه بندی و سایر اهداف برنامه ریزی کمک می کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها (DA) فرآیند بررسی مجموعه داده ها به منظور یافتن روندها و نتیجه گیری در مورد اطلاعات موجود در آنها است. تجزیه و تحلیل داده ها به طور فزاینده ای با کمک سیستم ها و نرم افزارهای تخصصی انجام می شود. فن‌آوری‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور گسترده در صنایع تجاری استفاده می‌شوند تا سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند. دانشمندان و محققان همچنین از ابزارهای تحلیلی برای تأیید یا رد مدل‌ها، نظریه‌ها و فرضیه‌های علمی استفاده می‌کنند.