تجسم داده، عمل ترجمه اطلاعات به یک زمینه بصری، مانند نقشه یا نمودار، برای آسان‌تر کردن اطلاعات برای مغز انسان برای درک و استخراج بینش است. هدف اصلی تجسم داده ها آسان تر کردن شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در مجموعه داده های بزرگ است. این اصطلاح اغلب به جای سایرین استفاده می شود، از جمله گرافیک اطلاعاتی، تجسم اطلاعات و گرافیک های آماری.

کیفیت داده معیاری است برای وضعیت داده ها بر اساس عواملی مانند دقت، کامل بودن، سازگاری، قابلیت اطمینان و به روز بودن آنها. اندازه‌گیری سطوح کیفیت داده‌ها می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا خطاهای داده‌ای را که باید برطرف شوند شناسایی کرده و ارزیابی کنند که آیا داده‌ها در سیستم‌های فناوری اطلاعات آنها برای خدمت به هدف مورد نظرشان مناسب هستند یا خیر.

هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده شکلی از تجزیه و تحلیل پیشرفته است که از داده های فعلی و تاریخی برای پیش بینی فعالیت، رفتار و روندها استفاده می کند. این شامل استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل آماری، پرس و جوهای داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین برای مجموعه داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی است که یک مقدار عددی – یا امتیاز – را بر روی احتمال وقوع یک عمل یا رویداد خاص قرار می دهد.

سیستم پشتیبانی تصمیم (DSS) یک برنامه برنامه کامپیوتری است که برای بهبود توانایی تصمیم گیری یک شرکت استفاده می شود. حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و بهترین گزینه های ممکن را به سازمان ارائه می دهد.

مدیریت تغییر یک رویکرد سیستماتیک برای برخورد با انتقال یا دگرگونی اهداف، فرآیندها یا فناوری های یک سازمان است. هدف از مدیریت تغییر، اجرای استراتژی هایی برای اعمال تغییر، کنترل تغییر و کمک به افراد برای سازگاری با تغییر است.

در این مقاله به 6 چالش CDO که مانع ابتکارات داده محور می شود خواهیم پرداخت. افسران ارشد داده اغلب در اجرای پروژه ها با مشکل مواجه می شوند. در اینجا شش چالش وجود دارد که مانع پروژه‌ها و استراتژی‌های مبتنی بر داده CDOهای مدرن می‌شوند.

مدل سازی پیش بینی (predictive modeling) چیست؟ مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده یک فرآیند ریاضی است که برای پیش‌بینی رویدادها یا نتایج آینده با تحلیل الگوها در مجموعه داده‌های ورودی استفاده می‌شود. این یک جزء حیاتی از تجزیه و تحلیل پیش بینی است، نوعی از تجزیه و تحلیل داده ها که از داده های فعلی و تاریخی برای پیش بینی فعالیت، رفتار و روندها استفاده می کند.

سوگیری یادگیری ماشین که گاهی اوقات سوگیری الگوریتم یا تعصب هوش مصنوعی نیز نامیده می‌شود، پدیده‌ای است که زمانی اتفاق می‌افتد که یک الگوریتم نتایجی را تولید می‌کند که به‌دلیل فرض‌های اشتباه در فرآیند یادگیری ماشین به‌طور سیستمی تعصب دارند.

گردش کار مجموعه ای از فعالیت هایی است که برای تکمیل یک کار ضروری است. هر مرحله در یک گردش کار یک مرحله خاص قبل از خود و یک مرحله خاص بعد از خود دارد، به استثنای مراحل اول و آخر.