مهندسی آینده

Summarize this content to 400 words in Persian Lang داده‌ها فرآیند تصمیم‌گیری را متحول کرده و کسب‌وکارها را به سمت رقابت و نوآوری سوق داده است. کسب و کارها از ابزارهای تحلیلی برای درک بهتر رفتارهای مشتریان خود و انتخاب کردن استفاده می کنند.

در این مقاله، مهندسی داده چیست و به روندهای آینده آن می پردازیم.

مهندسی داده چیست؟

مهندسی داده فرآیند طراحی، ساخت و نگهداری سیستم‌ها و زیرساخت‌ها برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و استفاده از مقادیر زیادی داده است. هدف اصلی این است که اطمینان حاصل شود که داده ها در دسترس، قابل اعتماد و آماده برای تجزیه و تحلیل توسط دانشمندان داده و سایر ذینفعان هستند.

این چند گرایش در مهندسی داده است:
مهندسی داده بومی ابر

نیاز سازمان‌ها به مقیاس‌پذیرتر، انعطاف‌پذیرتر و ارزان‌تر برای اجرا ممکن است منجر به انطباق معماری بومی ابری شود. سرویس‌های ابری مانند AWS و Microsoft Azure توسط پلتفرم‌های مهندسی داده برای ایجاد خطوط لوله داده مقیاس‌پذیر استفاده می‌شوند. معماری بومی ابر چندین مزیت را ارائه می‌کند. از جمله مقیاس پذیری، انعطاف پذیری و مهندسی داده های بدون سرور.

داده اوه

پذیرش سرویس های داده oops که اصول توسعه دهنده و چابک را برای افزایش همکاری بین مهندسی داده، علم داده و تیم های عملیاتی به کار می برند. این انطباق منجر به توسعه سریعتر خط لوله داده، عملیات ساده و بهبود کیفیت داده می شود.

پردازش زمان واقعی داده ها

تقاضا برای پردازش داده‌های بلادرنگ به رشد خود ادامه خواهد داد و مهندسان داده را ملزم می‌کند تا پردازش داده‌های با تاخیر کم را در اولویت قرار دهند. سیستم‌های بیشتری به سیستم‌هایی که به تغییرات بلادرنگ پاسخ می‌دهند و امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر را می‌دهند، اتخاذ می‌شوند.

اتوماسیون و ادغام هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی در زمینه مهندسی داده برای کمک به حفظ پیش‌بینی خطوط لوله داده. ابزارهای اتوماسیون وظایف تکراری را ساده می کند و به مهندسان داده اجازه می دهد تا بر فعالیت های مهم، پیچیده و استراتژیک تمرکز بیشتری داشته باشند.

آینده مهندسی داده با نوآوری های زیادی که هنوز در راه است روشن است. آینده شامل ترکیبی از نوآوری فنی و اتوماسیون خواهد بود. تقاضا برای مهندسان داده همچنان رو به رشد خواهد بود و آن را به یک زمینه در حال تکامل تبدیل می کند.

داده‌ها فرآیند تصمیم‌گیری را متحول کرده و کسب‌وکارها را به سمت رقابت و نوآوری سوق داده است. کسب و کارها از ابزارهای تحلیلی برای درک بهتر رفتارهای مشتریان خود و انتخاب کردن استفاده می کنند.

در این مقاله، مهندسی داده چیست و به روندهای آینده آن می پردازیم.

مهندسی داده چیست؟

مهندسی داده فرآیند طراحی، ساخت و نگهداری سیستم‌ها و زیرساخت‌ها برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و استفاده از مقادیر زیادی داده است. هدف اصلی این است که اطمینان حاصل شود که داده ها در دسترس، قابل اعتماد و آماده برای تجزیه و تحلیل توسط دانشمندان داده و سایر ذینفعان هستند.

این چند گرایش در مهندسی داده است:
مهندسی داده بومی ابر

نیاز سازمان‌ها به مقیاس‌پذیرتر، انعطاف‌پذیرتر و ارزان‌تر برای اجرا ممکن است منجر به انطباق معماری بومی ابری شود. سرویس‌های ابری مانند AWS و Microsoft Azure توسط پلتفرم‌های مهندسی داده برای ایجاد خطوط لوله داده مقیاس‌پذیر استفاده می‌شوند. معماری بومی ابر چندین مزیت را ارائه می‌کند. از جمله مقیاس پذیری، انعطاف پذیری و مهندسی داده های بدون سرور.

داده اوه

پذیرش سرویس های داده oops که اصول توسعه دهنده و چابک را برای افزایش همکاری بین مهندسی داده، علم داده و تیم های عملیاتی به کار می برند. این انطباق منجر به توسعه سریعتر خط لوله داده، عملیات ساده و بهبود کیفیت داده می شود.

پردازش زمان واقعی داده ها

تقاضا برای پردازش داده‌های بلادرنگ به رشد خود ادامه خواهد داد و مهندسان داده را ملزم می‌کند تا پردازش داده‌های با تاخیر کم را در اولویت قرار دهند. سیستم‌های بیشتری به سیستم‌هایی که به تغییرات بلادرنگ پاسخ می‌دهند و امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر را می‌دهند، اتخاذ می‌شوند.

اتوماسیون و ادغام هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی در زمینه مهندسی داده برای کمک به حفظ پیش‌بینی خطوط لوله داده. ابزارهای اتوماسیون وظایف تکراری را ساده می کند و به مهندسان داده اجازه می دهد تا بر فعالیت های مهم، پیچیده و استراتژیک تمرکز بیشتری داشته باشند.

آینده مهندسی داده با نوآوری های زیادی که هنوز در راه است روشن است. آینده شامل ترکیبی از نوآوری فنی و اتوماسیون خواهد بود. تقاضا برای مهندسان داده همچنان رو به رشد خواهد بود و آن را به یک زمینه در حال تکامل تبدیل می کند.