- Terminologie (A bis D)
- AI Kapazitéit Kontroll
- AI Ops
- albumations
- Asset Leeschtung
- Autoencoder
- Réckpropagatioun
- Bayes Theorem
- Big Data
- Chatbot: En Ufänger Guide
- Computational Denken
- Computer Visioun
- Duercherneen Matrix
- Konvolutional Neural Netzwierker
- Cybersecurity
- Daten Stoff
- Donnéeën Storytelling
- Data Science
- Donnéeën Depôt
- Entscheedung Tree
- Deepfakes
- Deep Learning
- Deep Verstäerkung Léieren
- Devops
- DevSecOps
- Diffusioun Modeller
- Digital Zwilling
- Dimensionalitéit Reduktioun
- Terminologie (E bis K)
- Rand AI
- Emotion AI
- Ensemble Léieren
- Ethesch Hacking
- ETL
- Erklärbar AI
- Federéiert Léieren
- Finen
- Generativ AI
- Generative Géigner Netzwierk
- Generativ vs Diskriminativ
- Gradient Boosting
- Gradient Ofstamung
- Puer-Shot Léieren
- Bild Klassifikatioun
- IT Operations (ITOps)
- Tëschefall Automatisatioun
- Afloss Engineering
- K-Mëtt Clustering
- K-Noosten Noperen
- Terminologie (L bis Q)
- Terminologie (R bis Z)
- Verstäerkung Léieren
- Responsabel AI
- RLHF
- Roboter Prozess Automatiséierung
- Strukturéiert vs Onstrukturéiert
- Gefiller Analyse
- Iwwerwaacht vs Net iwwerwaacht
- Ënnerstëtzung Vecteure Maschinnen
- Synthetesch Donnéeën
- Synthetesch Medien
- Text Klassifikatioun
- TinyML
- Transfer Léieren
- Transformer Neural Netzwierker
- Turing Test
- Vector Ähnlechkeet Sich
AI 101
Wat ass en Data Stoff?
Inhaltsverzeechnes
Oft assoziéiert mat kënschtlecher Intelligenz (AI) a Maschinn Léieren (ML), en Datestoff ass ee vun den Haaptinstrumenter fir réi Daten a Geschäftsintelligenz ze konvertéieren.
Mä wat ass genee en daten Stoff?
En Datestoff ass eng Architektur a Software déi eng vereenegt Sammlung vun Dateverméigen, Datenbanken an Datebankarchitekturen bannent enger Entreprise bitt. Et erliichtert d'Enn-zu-Enn Integratioun vu verschiddenen Datepipelines a Cloud-Ëmfeld duerch d'Benotzung vun intelligenten an automatiséierte Systemer.
Date Stoffer si méi wichteg ginn wéi grouss Entwécklunge weider mat der Hybridwolk, Internet of Things (IoT), AI, a Edge Computing stattfannen. Dëst huet eng massiv Erhéijung vu Big Data verursaacht, wat heescht datt Organisatiounen nach méi ze managen hunn.
Fir mat dëse groussen Donnéeën ze këmmeren, mussen d'Firmen sech op d'Vereenegung an d'Gouvernance vun Datenëmfeld konzentréieren, wat e puer Erausfuerderunge wéi Datesiloen, Sécherheetsrisiken a Flaschenhals bei der Entscheedung gestallt huet. Dës Erausfuerderunge sinn dat wat dozou gefouert hunn datt Datemanagement Teams Datestoffléisungen adoptéieren, déi hëllefen Datesystemer ze vereenegen, Privatsphär a Sécherheet ze stäerken, Gouvernance ze verbesseren, a méi Datenaccessibilitéit fir Aarbechter ubidden.
Dateintegratioun féiert zu méi date-driven Entscheedungsprozess, a wärend d'Entreprisen historesch verschidden Dateplattforme fir spezifesch Aspekter vum Geschäft benotzt hunn, erméiglechen d'Datestoffer d'Donnéeën méi kohäsiv ze gesinn. All dëst féiert zu engem bessere Verständnis vum Liewenszyklus vum Client, an et hëlleft Verbindungen tëscht Daten opzebauen.
Wat ass den Zweck vun engem Data Stoff?
Date Stoffer ginn benotzt fir eng vereenegt Vue vun den assoziéierten Donnéeën z'etabléieren, wat den Zougang zu Informatioun erliichtert onofhängeg vu senger Plaz, Datebankverband oder Struktur. Data Stoffer vereinfachen och d'Analyse mat AI a Maschinnléieren.
En aneren Zweck vun engem Datestoff ass d'Applikatiounsentwécklung z'erliichteren well et e gemeinsame Modell erstellt fir Zougang zu Informatioun getrennt vun den traditionelle Applikatioun an Datebank Siloen. Dës Modeller bidden e besseren Informatiounszougang, awer si verbesseren och d'Effizienz andeems se eng eenzeg Schicht opbauen, wou den Datezougang iwwer all Ressource verwalt ka ginn.
Och wann et keng eenzeg Datearchitektur fir en Datestoff ass, gëtt et dacks gesot datt et sechs fundamental Komponente fir dës Zort Datekader sinn:
Datemanagement: Verantwortlech fir Dategouvernance a Sécherheet vun Daten.
Donnéeën Input: Bréngt Cloud Daten zesummen an identifizéiert Verbindungen tëscht strukturéierten an onstrukturéierten Donnéeën.
Donnéeën Processing: Raffinéiert d'Donnéeën fir sécherzestellen datt nëmmen relevant Donnéeën fir d'Datenextraktioun opgetaucht sinn.
Donnéeën Orchestratioun: Eng wierklech wichteg Schicht vum Kader verantwortlech fir d'Transformatioun, d'Integratioun an d'Botzen vun Daten sou datt se am ganze Geschäft kënne benotzt ginn.
Daten Entdeckung: Surfaces nei Weeër fir Datenquellen z'integréieren.
Daten Zougang: Aktivéiert de Konsum vun Daten, garantéiert déi richteg Permissiounen fir bestëmmte Teams fir d'Reglementatioun ze respektéieren, an hëlleft relevant Daten duerch d'Benotzung vun Dashboards an aner Datenvisualiséierungsinstrumenter.
Virdeeler vun engem Data Stoff
Et gi vill geschäftlech an technesch Virdeeler vun Daten Stoffer, wéi:
Break daten Silos: Modern Entreprisen leiden dacks un Datesiloen, well modern Datenbanken mat Gruppe vun Uwendungen verbonne sinn an dacks wuessen wéi nei an d'Entreprise bäigefüügt ginn. Datesilos halen Daten vu verschiddene Strukturen a Formater, awer Datenstoffer kënnen den Zougang zu Entrepriseinformatioun verbesseren a gesammelt Daten benotzen fir d'operativ Effizienz ze verbesseren.
Vereenegt Datenbanken: Date Stoffer hëllefen och Firmen ze verbannen Datenbanken déi iwwer e grousst Gebitt verbreet sinn. Si garantéieren datt d'Plazdifferenzen net zu Barrièren zum Zougang féieren. Datestoffer vereinfachen d'Applikatiounsentwécklung a kënne benotzt ginn fir spezifesch Uwendungsdatenverbrauch ze optimiséieren ouni Daten manner zougänglech fir aner Uwendungen ze maachen. Si kënnen och Daten vereenegen déi scho a Silo geplënnert sinn.
Eenzege Wee fir Zougang zu Informatioun: Data Stoffer verbesseren d'Applikatioun Portabilitéit an handelen als eenzege Wee fir Zougang zu Informatioun souwuel an der Wollek an am Rechenzentrum.
Generéiere Abléck an engem beschleunegt Tempo: Data Stoff Léisunge kënne ganz einfach komplex Datesätz handhaben, wat d'Zäit bis den Asiicht beschleunegt. Hir Architektur erlaabt pre-built analytesch Modeller a kognitiv Algorithmen fir Daten op Skala a Geschwindegkeet ze veraarbecht.
Benotzt vun techneschen an net-technesche Benotzer: Date Stoffer sinn net nëmme fir technesch Benotzer riicht. D'Architektur ass flexibel a ka mat enger breet Palette vu Benotzerinterfaces benotzt ginn. Si kënnen hëllefen Dashboards ze bauen déi vu Geschäftsleit verstane kënne ginn, oder hir raffinéiert Tools kënne benotzt ginn fir Datenfuerschung vun Datewëssenschaftler.
Beschte Praktiken fir Ëmsetzung vun Daten Stoffer
De globale Datemaart erweidert sech konstant, an et gëtt staark Nofro am Raum. Vill Firme kucken eng Datearchitektur ëmzesetzen fir hir Enterprisedaten ze optimiséieren, a si verfollegen e puer allgemeng Best Practices.
Eng sou Praxis ass en DataOps Prozessmodell ëmzegoen. Data Stoff an DataOps sinn net identesch, awer no engem DataOps Modell gëtt et enk Konnektivitéit tëscht Dateprozesser, Tools an de Benotzer. Andeems Dir d'Benotzer ausriichte fir op Daten ze vertrauen, kënne se d'Tools profitéieren an Abléck applizéieren. Ouni en DataOps Modell kënnen d'Benotzer kämpfen genuch aus dem Datestoff ze extrahieren.
Eng aner bescht Praxis ass ze vermeiden datt den Datestoff an en aneren Dateséi ëmgewandelt gëtt, wat e gemeinsamt Optriede ass. Zum Beispill kann e richtegt Datestoff net erreecht ginn wann Dir all architektonesch Komponenten hutt, wéi Datenquellen an Analyse, awer keng vun den APIen an SDKs. Date Stoff bezitt sech op den Architekturdesign, net eng eenzeg Technologie. An e puer vun den definéierende Charaktere vun der Architektur sinn Interoperabilitéit tëscht Komponenten an Integratiounsbereetschaft.
Et ass och kritesch fir d'Organisatioun hir Konformitéit a reglementaresch Ufuerderunge ze verstoen. Eng Datestoffarchitektur kann Sécherheet, Gouvernance a Regulatiounskonformitéit verbesseren.
Zënter datt Daten net iwwer Systemer verspreet sinn, gëtt et eng méi kleng Bedrohung vu sensiblen Datebelaaschtung. Mat deem gesot, et ass wichteg d'Konformitéit a reglementaresch Ufuerderunge ze verstoen ier Dir en Datestoff implementéiert. Verschidde Datentypen kënnen ënner verschiddene reglementaresche Juridictioune falen. Eng Léisung ass d'automatiséiert Konformitéitspolitik ze benotzen, déi garantéieren datt d'Datentransformatioun mat de Gesetzer entsprécht.
Donnéeën Stoffer Benotzen Fäll
Et gi vill verschidde Gebrauch fir eng daten Stoff, awer e puer sinn héich heefeg. Een esou heefeg Beispill ass déi virtuell / logesch Sammlung vu geographesch divers Datenverméigen fir Zougang an Analyse ze erliichteren. Den Datestoff gëtt normalerweis fir zentraliséiert Geschäftsmanagement an dësem Fall benotzt. Well déi verdeelt Linn Operatiounen, déi d'Daten sammelen a benotzen, duerch traditionell Applikatioun an Datenzougang / Ufro-Interfaces ënnerstëtzt ginn, gëtt et vill vun Organisatiounen ze gewannen, déi regional oder national Segmentatioun vun hiren Aktivitéiten hunn. Dës Organisatiounen erfuerderen dacks zentral Gestioun a Koordinatioun.
En anere grousse Benotzungsfall fir Datestoffer ass d'Schafung vun engem vereenegten Datemodell no enger Fusioun oder Acquisitioun. Wann dës stattfannen, änneren d'Datebank an d'Datemanagement Politik vun der virdru onofhängeger Organisatioun dacks, dat heescht datt et méi schwéier gëtt Informatioun iwwer organisatoresch Grenzen ze sammelen. En Datestoff kann dëst iwwerwannen andeems en eng vereenegt Sicht vun Daten erstellt, déi et erlaabt datt d'kombinéiert Entitéit op engem eenzegen Datemodell harmoniséiert.
Den Alex McFarland ass en AI Journalist a Schrëftsteller deen déi lescht Entwécklungen an der kënschtlecher Intelligenz exploréiert. Hien huet mat villen AI Startups a Publikatiounen weltwäit zesummegeschafft.
Dir kënnt gär
Big Data vs Small Data: Schlëssel Differenzen
Data Science vs Computer Science: Schlëssel Differenzen
Data Science vs Data Mining: Schlëssel Differenzen
Deep Learning vs Neural Netzwierker
Machine Learning vs Data Science: Schlëssel Differenzen
Machine Learning vs Kënschtlech Intelligenz: Schlëssel Differenzen