📖 کتاب بخوانیم؛

"ذخیره‌سازی و تحلیل در سطح اینترنت" از مجموعه کتب "راهنمای کامل هدوپ"
"Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale"

☑️ بخش نهم: "ویژگی‌های MapReduce"

📌در این فصل به برخی قابلیت‌های پیشرفته‌تر MapReduce شامل شمارنده‌ها و مرتب‌سازی (sorting) و به هم پیوستن (joining) دیتاست‌ها پرداخته شده است. همچنین توزیع داده‌های جانبی و کلاس‌های کتابخانه MapReduce معرفی شده‌اند که در ادامه به طور خلاصه به هر یک از آنها می‌پردازیم.

☑️برای خواندن ادامه این مطلب می‌توانید به لینک زیر مراجعه فرمایید:

🔗https://bit.ly/2Vs946j

#کتاب_بخوانیم
#ذخیره‌سازی_و_تحلیل_در_سطح_اینترنت_از_مجموعه_کتب_راهنمای_کامل_هدوپ
#فصل_نهم
#فاطمه_مظفری

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

📖 کتاب بخوانیم؛

"تحلیل عظیم‌داده، سیستم‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردها"
"Big Data Analytics: Systems, Algorithms, Applications"


📌 بخش نهم: تجزیه و تحلیل ‌عظیم‌داده برای خدمات مالی و بانکی

🔸 در این فصل روش‌های احتمالی کاربرد تحلیلگری عظیم‌داده در بخش خدمات بانکی و مالی مورد بررسی قرار گرفته است.در یک تجارت مالی بسیار رقابتی، شرکت‌هایی داریم که برای جلب مشتریان بالقوه خود با یکدیگر رقابت می‌کنند. این امر خواستار نظارت دقیق آنها بر نظرات و بازخورد مشتری در همه سیستم عامل‌های مختلف جهان با اینترنت که داده‌های بی‌سابقه‌ای را برای ترسیم بینش ارائه می‌دهد، می‌باشد. پدیده عظیم‌داده منجر به گسترش طیف وسیعی از انواع داده قابل پردازش شده است که به بانک‌ها و موسسات مالی امکان هضم، جذب و پاسخ بهتر به تعاملات فیزیکی و دیجیتالی آنها با مشتریان را می‌دهد.

🔹بینش مشتری و تجزیه و تحلیل بازاریابی، تجزیه و تحلیل احساسات برای ادغام بازخورد مشتری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی برای استفاده از بینش مشتری، ایجاد مدل، کشف تقلب و مدیریت ریسک، ادغام تجزیه و تحلیل ‌عظیم‌داده در عملیات، بهترین روشهای تجزیه و تحلیل داده‌ها در بانکداری برای جبران بحران و مدیریت از جمله موارد مورد بررسی در این فصل است.


✅ برای خواندن این مطلب می‌توانید به لینک زیر مراجعه فرمایید:

🔗 https://b2n.ir/r41438

#کتاب_بخوانیم
#فصل_نهم
#ساینا_رتبه‌ای
#تحلیل_عظیم‌داده_سیستم‌ها_الگوریتم‌ها_و_کاربردها

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

📖 کتاب بخوانیم؛

📌 "Big Data for Big Decisions: Building a Data-Driven Organization"

🔹فصل ۹: ساختن استراتژی داده

❗️چرایی استراتژی داده

این بخش از کتاب با مقدمه‌ای از مسائل مرسوم سازمان‌ها اهمیت استراتژی داده را مرکز توجه قرار می‌دهد؛‌ مسائلی همچون ذخیره‌سازی جزیره‌ای داده‌ها، وجود نداشتن استانداردهایی مشخص مربوط به داده‌ها، اپلیکیشن‌هایی مختلفی که هرکدام داده‌های مربوط به خود را ذخیره‌سازی می‌کنند، کیفیت نامطلوب داده‌ها و حکمرانی ضعیف در این حوزه. مسئله‌ی دیگر، داده‌های تاریخی موجود در سازمان است که ممکن‌ است از منابع متفاوتی باقی‌مانده باشند و تشخیص داده‌های مفید و تمیزسازی آن‌ها برای تحلیل‌های آتی دردسر بزرگی برای سازمان‌ها خواهد بود. منابع متفاوتی از داده‌هایی که داخل و خارج از سازمان وجود دارند برای تحلیل‌های مهم مورد نیاز هستند و دستیابی به آن‌ها نیازمند پیش‌بینی‌های زیرساختی و استراتژیک است.

📌 چیستی استراتژی داده

تعریف استراتژی داده با توجه به منابع متفاوت را می‌توان به این صورت بیان کرد که راهنمایی مشخص برای دریافت، ذخیره‌سازی، مدیریت، اشتراک و استفاده‌ی داده است به صورتی که داده‌ی مناسب، در زمان مناسب، در اختیار فرد مناسب قرار گرفته و تحلیل‌های مورد نیاز برای تصمیم‌های مهم را ممکن می‌سازد.
استراتژی داده می‌تواند راه را برای استفاده‌ی تجاری شرکت‌ها از ارزش بالقوه‌ی داده‌های خود باز کند به صورتی که محصولاتی ارزان‌تر، سریع‌تر و بهتر را با شناخت مناسب از سلایق متغیر مشتریان خود تولید و با توجه به نیاز شخصی هر مشتری، ارزش خود را ارائه کند.

✅ مسئول استراتژی داده

نکته‌ای که کتاب بر آن تاکید دارد تفاوت استراتژی داده از استراتژی فناوری اطلاعات سازمان است که همین امر نیاز مسئولی متفاوت با سبد مهارتی متفاوتی از مدیر ارشد فناوری اطلاعات سازمان (که معمولا مسئول استراتژی فناوری اطلاعات است) را به وجود می‌آورد. به همین دلیل وجود مدیر ارشد داده را در سازمان پیشنهاد می‌دهد که همزمان با زیرساخت‌های فناوری و تحلیلی مورد نیاز سازمان آشنایی دارد. مهارت اصلی او آنجایی است که تشخیص دهد کدام تصمیم‌های مهم در سازمان نیازمند چه تحلیل‌هایی و چه داده‌هایی هستند تا بتواند داده‌های مناسب را در زمان مناسب برای استفاده‌کننده‌ی مناسب فراهم کند.

📐 چهارچوب و ویژگی‌های استراتژی داده‌ی مناسب

چهارچوب استراتژی داده شامل بخش‌های متفاوتی از جمله دیدگاه‌های کنترلی، لجستیک داده، رقابت، تصمیم‌های بزرگ، تکنولوژی، اهداف کسب‌وکار، منابع و پخش و … است. نکته‌ی حائز اهمیت این است که استراتژی داده باید بر اساس نیازهای هر سازمان، صنعتی که سازمان در آن فعالیت دارد، سیستم‌های کنترلی داخل شرکت و توانمندی‌های افراد سازمان، برای آن سازمان شخصی‌سازی شود.
در صورتی که سازمان با حجم زیادی از داده‌ای که از منابع مختلف با سرعت بالا تولید می‌شود و از طرفی برای تحلیل انتخاب نمونه کار راحتی نبوده و یا خود نمونه حجم بالایی را به خود اختصاص می‌دهد در استراتژی داده باید برنامه‌ای مشخص برای عظیم‌داده داشته باشد.
استراتژی داده‌ی مناسب برای انواع داده ساختار یافته، ساختار نیافته(همانند شبکه‌های اجتماعی)، عظیم داده و انواع منابع داخل و بیرون سازمان را پوشش می‌دهد. از طرف دیگر استراتژی داده‌ی مناسب باید به این نکته توجه داشته باشد که داده‌ی درست در زمان صحیح تولید شده و به کارکرد مناسب یا استفاده‌کننده‌ی مناسب خود می‌رسد. همچنان در استراتژی داده باید تمامی کاربردهای تحلیلی داده که می‌تواند به تصمیم‌سازی‌های متفاوت کمک کند دیده شود.

✏️ توسعه و پیاده‌سازی استراتژی داده

با توجه به ویژگی‌های ذکر شده، استراتژی داده را می‌توان در توسعه به بخش‌هایی همچون زیرساخت، حکمرانی، سرویس‌های اشتراکی، مراکز بهینه‌سازی، اتوماسیون سازی و هوش مصنوعی و در نهایت تحلیلگری تقسیم نمود که هرکدام به ترتیب پیش‌نیاز زیرساختی بخش بعدی به حساب می‌آیند.
برای توسعه‌ی یک استراتژی داده‌ی مناسب می‌توان مراحل زیر را برشمرد:
۱. شناخت منابع داده در سازمان و داده‌هایی که برای تصمیم‌های بزرگ و تحلیل‌ها مورد نیاز هستند
۲. آماده کردن لیستی از تمامی دارایی‌های داده‌ی سازمان
۳. شناخت نیازهای سازمان و شکاف موجود بین وضعیت موجود و وضعیت مطلوب
۴. بهبود و اصلاح اهداف کسب‌وکار با هدف یک استراتژی داده‌ی یکپارچه
۵. ایجاد یک ساختار کامل سازمانی داده
۶. به کارگیری و فراگیر سازی ساختارهای داده‌ی جدید، فرایندها، سیاست‌‌ها و مدل‌های حكمراني ایجاد شده


#کتاب_بخوانیم
#فصل_نهم
#احسان_نگهدار
#استراتژی_داده
#داده‌های_عظیم_برای_تصمیمات_بزرگ


www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics