slider05

مدیریت مالی شخصی

مدیریت مال شخصی چیست؟

PFM یک سیستم یا ابزاری است که کمک می‌کند تا با ردیابی و سازماندهی درآمد، هزینه‌ها، پس‌انداز، بدهی‌ها و اهداف مالی، امور مالی شخصی خود را به طور موثر مدیریت کنید.

ویژگی‌های کلیدی:

بودجه‌بندی: طبقه‌بندی درآمد و هزینه‌ها به نیازها (مسکن، غذا، آب و برق) و خواسته‌ها (سرگرمی، سرگرمی‌ها)

ردیابی هزینه: نظارت و ثبت هزینه‌های روزانه برای شناسایی زمینه‌های بهبود.

اهداف پس‌انداز: تعیین اهداف کوتاه‌مدت و بلندمدت، مانند ایجاد یک صندوق اضطراری یا پس‌انداز برای یک خرید بزرگ

مدیریت بدهی: پیگیری مانده بدهی‌ها، نرخ بهره و برنامه پرداخت جهت پرداخت مؤثر بدهی.

گزارش مالی: ایجاد گزارش‌هایی برای بررسی پیشرفت مالی خود و ماندن در مسیر

مزایا

افزایش آگاهی مالی: درک تخصیص منابع مالی برای دستیابی به ثبات مالی و اتخاذ تصمیمات آگاهانه، در واقع، ردیابی و طبقه‌بندی درآمد و هزینه‌ها برای شناسایی زمینه‌های ناکارآمد، اولویت‌بندی هزینه‌ها و انتخاب آگاهانه.

بهبود بودجه: تخصیص موثر بودجه برای دستیابی به اهداف مالی.

کاهش بدهی: پرداخت سریع‌تر بدهی و صرفه‌جویی در بهره.

افزایش پس انداز: ساخت یک صندوق اضطراری و پس انداز برای اهداف بلندمدت.

ابزارها: استفاده از از ابزارهای مختلف PFM مانند: برنامه‌های تلفن همراه، صفحات گسترده یا نرم‌افزارهای بودجه‌بندی آنلاین، برنامه‌ریزها یا نوت‌بوک‌های مبتنی بر کاغذ.

رفاه مالی: PFM با بهبود رفاه مالی، کاهش استرس مالی و افزایش رضایت از زندگی مرتبط است [5].

کاهش بدهی: PFM می‌تواند به افراد کمک کند بدهی را سریعتر پرداخت کنند و نرخ بهره را کاهش دهند [6].

PFM یک فرآیند شخصی‌سازی شده است که برای دستیابی به ثبات مالی و موفقیت نیاز به نظم، صبر و نظارت منظم دارد.

مبانی نظری:

مالی رفتاری: PFM بر اصول مالی رفتاری استوار است که چگونگی تأثیر احساسات و سوگیری‌ها بر تصمیمات مالی را در نظر می‌گیرد [1].

تئوری تعیین هدف  : PFM به افراد کمک می‌کند تا اهداف مالی را از طریق اهداف روشن و نظارت بر پیشرفت تعیین کنند و به آنها دست یابند [2].

کاربردهای عملی:

بودجه‌بندی: PFM شامل دسته‌بندی درآمد و هزینه‌ها، اولویت‌بندی هزینه‌ها و پیگیری پیشرفت مالی است [3].

سواد مالی: PFM سواد مالی را با ارائه آموزش و ابزارهایی برای اتخاذ تصمیمات مالی آگاهانه ارتقا می‌دهد [4].

منابع:

[1] Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263-291.

[2] Locke, E. A., & Latham, G. P. (2002). Building a practically useful theory of goal setting. American Psychologist, 57(9), 701-710.

[3] Graham, S. (2000). The art of living: The Stoics on the importance of virtue and self-control. Princeton University Press.

[4] Hilgert, M. A., Hogarth-Scott, S., & Pennington, L. (2003). Financial literacy, social support networks, and financial behaviors among the elderly. Journal of Financial Counseling and Planning, 14(1), 23-34.

[5] Bryant, P., & Hambrick-Dixon, C. M. (2017). Financial well-being and life satisfaction: The mediating role of financial stress. Journal of Financial Planning, 30(4), 114-123.

[6] Kotchen, J., & Moore, J. (2007). The optimal debt maturity structure for consumers with uncertain income and borrowing constraints. Journal of Economic Theory, 136(1), 54-77.

Slider04

تحلیل داده

تجزیه و تحلیل داده‌ها به فرآیند بررسی و تفسیر داده ها برای استخراج بینش‌ها، الگوها و روندها اشاره دارد. که شامل استفاده از تکنیک‌های مختلف، مانند روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، و ابزارهای تجسم داده‌ها، برای شناسایی اطلاعات معنادار از مجموعه‌های داده بزرگ است.

در تجزیه و تحلیل داده ها موضوعاتی مانند تمیز کردن داده‌ها، فیلتر کردن، گروه‌بندی و تجسم، تحت پوشش قرار می‌گیرد. تجزیه و تحلیل داده‌ها تکنیک‌های مختلفی از جمله رگرسیون، خوشه‌بندی و درخت‌های تصمیم را در بر می‌گیرد. تأکید بر اهمیت درک داده‌ها و زمینه آن قبل از انجام تحلیل است [1].

استفاده از کتابخانه پانداس در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها موضوعاتی مانند دستکاری داده‌ها، فیلتر کردن و گروه‌بندی را پوشش می‌دهد و در واقع مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها می‌باشد.

کیفیت داده‌ها و پیش پردازش در تجزیه و تحلیل داده‌ها به طور کلی از اهمیت زیادی برخوردار است [9 و 11]. تکنیک‌های مختلف تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مت پلات لیب و سیبورن[1] مورد بحث قرار می‌گیرند [2].

در استنتاج آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها موضوعاتی مانند آزمون فرضیه‌ها و فواصل اطمینان تحت پوشش قرار می‌گیرد. این تکنیک‌های مختلف تجسم داده‌ها را می‌توان با استفاده از R و Python مورد بحث قرار داد. که در اینجا اهمیت بر درک مفروضات نهفته در آزمون‌های آماری و تفسیر نتایج در این زمینه است [3].

در راستای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق مورد بررسی قرار گرفته و موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی، رمزگذارهای خودکار و مدل‌های تولیدی نیز مورد بحث قرار گرفته است. نیز در این زمینه‌ها تکنیک‌هایی برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین بیان می‌شود [6، 7 و 10].

کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف، از جمله بینایی کامپیوتر[2]، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر نیز مورد بررسی قرار می‌گیرند. همین امر پتانسیل یادگیری عمیق را برای مدیریت مجموعه داده‌های پیچیده و استخراج بینش برجسته می‌کند [4] و [8].

از روش‌های یادگیری ماشینی قابل تفسیر نیز در تجزیه و تحلیل داده‌ها، با تمرکز بر تکنیک‌هایی که بینش‌هایی را در مورد فرآیند تصمیم‌گیری ارائه می‌کنند، استفاده می‌شود. در الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین قابل تفسیر، مدل‌های خطی، درخت‌های تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی بکار می‎روند. تفسیرپذیری در یادگیری ماشین برای قابلیت اعتماد و مسئولیت پذیری مورد اهمیت قرار می‌گیرد [5].

منابع:

[1] “Data Analysis with Python”, .McKinney.W (2022), Data Analysis with Python. O’Reilly Media, Inc.

[2] “Hands-On Data Analysis with Pandas. van den Bossche, J (2022). Packt Publishing.

[3] “Data Analysis: A Modern Approach”, Johnson, C. (2020). Springer.

[4] Wang, J., Zhang, Y., & Li, M. (2022). A Survey on Deep Learning for Data Analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 34(5), 1031-1043.

[5] Wachter, L., & Mannhold, C. (2022). An Introduction to Interpretable Machine Learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 13(2), 1-24.

[6] “A Survey on Explainable AI for Data Analysis” by J. Kim et al. (2023), Journal of Large-Scale Data and Information Processing, Volume 5, Issue 2.

[7] “Deep Learning for Data Analysis: A Review”, Y. Li et al. (2024), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 2.

[8] “Interpretable Machine Learning for Data Analysis”, S. Khan et al. (2024), Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 137.

[9] Jha, S. (2023). The Importance of Data Quality and Preprocessing in Data Analysis. Journal of Data Science, 33(2), 123-135.

[10] Importance of explaining machine learning models for trustworthiness (Kim et al., 2023; Khan et al., 2024).

[11] Patel, T. (2024). Data Quality and Preprocessing Techniques for Accurate Data Analysis. International Journal of Data Analysis and Mining, 15(1), 45-62.

slider01

مدیریت داده

مدیریت داده فرآیند جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، سازماندهی، نگهداری و بازیابی داده‌ها به شیوه‌ای سیستماتیک و کنترل شده برای اطمینان از صحت، کامل بودن، امنیت و در دسترس بودن آنهاست.

در واقع، هنر مدیریت داده‌ها از زمان ایجاد تا دور ریختن، حصول اطمینان از دقیق، امن بودن و دسترسی آسان برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری است. به طور خلاصه و کوتاه می‌توان بیان کرد مدیریت داده، جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، سازماندهی، نگهداری و بازیابی داده‌ها می‌باشد.

روندهای مدیریت داده‌ها

مدیریت داده‌های مبتنی بر ابر: با افزایش پذیرش رایانش ابری، راه‌حل‌های مدیریت داده مبتنی بر ابر رایج‌تر می‌شوند. انتظار می‌رود مقالات و کتاب‌های بیشتری با تمرکز بر انبار داده‌های مبتنی بر ابر، دریاچه‌های داده و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را شاهد باشیم.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در مدیریت داده‌ها: هوش مصنوعی و ML نقش مهمی در مدیریت داده‌ها ایفا و امکان پردازش بی‌درنگ داده‌ها، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تصمیم‌گیری خودکار را فراهم می‌کنند.

حاکمیت داده: همانطور که داده‌ها به طور فزاینده‌ای برای کسب و کارها حیاتی می‌شوند، حاکمیت داده به اولویت اصلی تبدیل می‌شود. و باید منتظر مقالات و کتاب‌های بیشتری در مورد چارچوب‌ها، سیاست‌ها و بهترین شیوه‌های حاکمیت داده بود.

محاسبه لبه: با ظهور دستگاه‌های اینترنت اشیاء و تولید داده‌های بلادرنگ، محاسبات لبه برای مدیریت داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. مقالات و کتاب‌ها بر معماری‌های محاسبات لبه، امنیت و پردازش داده‌ها تمرکز خواهند داشت.

مدیریت داده مبتنی بر بلاک‌چین: فن‌آوری بلاک چین هم‌چنان در مدیریت داده‌ها جذاب خواهد بود و ذخیره و به اشتراک‌گذاری داده‌ها را ایمن، غیرمتمرکز و شفاف می‌کند.

حوزه تحقیقاتی و فن‌آوری مدیریت داده‌ها شامل مفاهیم، تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و فن‌آوری‌های مختلفی از جمله مدل‌سازی داده‌ها، ادغام و جذب داده‌ها، مدیریت داده‌های تراکنشی، زبان‌های پرس و جو، بهینه‌سازی پرس و جو، ذخیره‌سازی فیزیکی داده‌ها، ساختارهای داده، تکنیک‌های تحلیلی (از جمله پردازش تحلیلی آنلاین [1])، و همچنین ایجاد خدمات و تنظیم می‌باشند. فن‌آوری‌های مدیریت داده اجزای اصلی هر سیستم اطلاعاتی هستند، خواه متمرکز خواه توزیع‌شده باشند، که در یک معماری سخت‌افزاری یا سیستم ابری مستقر شده‌اند. فن‌آوری‌های مدیریت داده برای دهه‌ها در محصولات تجاری و بالغ مورد استفاده قرار گرفته‌اند. آن‌ها در اصل برای مدیریت داده‌های ساختار یافته (عمدتا در مدل داده‌های رابطه‌ای بیان می‌شوند) توسعه داده شدند. از مسائل پژوهشی منتخب در مدیریت داده‌ها و سیستم‌های پژوهشی، پردازش گراف، پردازش تحلیلی آنلاین و یادگیری ماشین می‌باشد [1].

هدف، استخراج سه ویژگی خاص از داده‌ها یعنی وجود، هماهنگی و محاسبه برای درک روندها در معماری طرح داده است. توانمندسازهای فن‌آوری در هر طرح معماری تمرکز بر این سه ویژگی داده‌ای دارند و چهار ویژگی بنیادی داده‌ها در صنعت که در راستای مدیریت داده‌ها پراهمیت خواهند بود: حجم، تنوع، ترافیک و اهمیت داده‌ها می‌باشد [2].

در یک پژوهش در سال 2023 [3]، مدیریت داده به فرآیند ذخیره، بازیابی و پردازش مقادیر زیادی داده از منابع مختلف به صورت غیرمتمرکز و ایمن اشاره دارد؛ نیز، رویکردی نوآورانه برای مدیریت داده ارائه می‌شود که به چالش‌های ناشی از داده‌های بزرگ و برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا می‌پردازد که یک نمای کلی و جامع از معماری بافت داده و کاربردهای بالقوه آن در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. نویسندگان استدلال می‌کنند  سیستم‌های مدیریت داده متمرکز سنتی در توانایی برای مدیریت افزایش حجم، سرعت و تنوع داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیاء  و سایر منابع محدود هستند.

معماری بافت داده [2] با استفاده از فن‌آوری DLT، برای ایجاد یک شبکه غیرمتمرکز از گره‌ها که داده‌ها را به شیوه‌ای توزیع‌شده ذخیره و مدیریت می‌کند، این چالش‌ها را برطرف خواهد ساخت. هر گره، مسئول مدیریت بخشی از داده‌ها و اطمینان از یکپارچگی و در دسترس بودن آن است. نویسندگان از یک سیستم ذخیره‌سازی سلسله مراتبی برای سازماندهی داده‌ها در لایه‌ها استفاده می‌کنند که امکان پرس و جو و بازیابی کارآمد داده‌ها را فراهم می‌کند.

تمرکززدایی: داده‌ها به صورت غیرمتمرکز ذخیره و مدیریت می‌شوند، که باعث می‌شود در برابر نقاط شکست منفرد مقاوم‌تر شوند و اطمینان حاصل شود که هیچ نهاد واحدی بر کل سیستم کنترل ندارد.

فن‌آوری دفتر کل توزیع شده  (DLT): استفاده از DLT امکان ثبت امن، شفاف و غیرقابل تغییر تراکنش‌ها و به روز رسانی داده‌ها را فراهم می‌کند.

سیستم ذخیره‌سازی سلسله مراتبی: در پژوهشی که انجام گرفته [3]، یک سیستم ذخیره‌سازی سلسله مراتبی پیشنهاد شده است که داده‌ها را در لایه‌هایی سازماندهی و امکان جستجو و بازیابی کارآمد داده‌ها را فراهم می‌کند.

یکپارچگی داده‌ها: بافت داده یکپارچگی داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری برای تأیید صحت و یکپارچگی داده‌های ذخیره شده در هر گره تضمین می‌کند.

مقیاس‌پذیری: معماری به گونه‌ای طراحی شده است که مقیاس‌پذیر باشد و به آن اجازه می‌دهد تا حجم فزاینده‌ای از داده‌ها و ترافیک کاربر را مدیریت کند.

منابع

[1] Darmont.J., Novikov.B and Bellatreche.L; Advances on Data Management and Information Systems (2022), Information Systems Frontier, Springer Nature.

[2] Paptis.T.P, Passarella.A and Conti.M, Data Management in Industry: State of the Art and Open Challenges, IEEE Access, Vol7.

[3] Data Fabric: A New Paradigm for Data Management” by Muthanna Almashhedi, et al., IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 19, No. 1, 2023, pp. 363-374.

Slider04

مهندسی داده

مهندسی داده، عمل طراحی و ساختن سیستم‌هایی برای جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل داده‌ها در مقیاس است. زمینه‌ای گسترده که تقریباً در هر صنعتی کاربرد دارد.

مهندس داده یک متخصص فن‌آوری اطلاعات است که وظیفه اصلی او تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی یا عملیاتی است. دارای وظایفی مانند طراحی و ساخت سیستم‌هایی برای جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌باشد.

مهندسان داده معمولاً مسئول ایجاد خطوط لوله داده برای گردآوری اطلاعات از سیستم‌های منبع مختلف هستند. مهندسان نرم افزار، داده‌ها را ادغام و پاکسازی می‌کنند و ساختاری را برای داده‌ها جهت استفاده در برنامه‌های تحلیلی ارائه می‌دهند. تلاش می‌کنند تا داده‌ها را به راحتی در دسترس قرار دهند و اکوسیستم کلان داده سازمان خود را بهینه سازند.

توضیح این وظایف به شرح زیر است:

– اکتساب: یافتن تمام مجموعه داده‌های مختلف در اطراف کسب و کار

– پاکسازی: یافتن و پاکسازی هر گونه خطا در داده‌ها

– تبدیل: دادن فرمت مشترک به همه داده‌ها

– ابهام‌زدایی: تفسیر داده‌هایی که می‌توانند به روش‌های مختلف تفسیر شوند.

– حذف کپی‌های تکراری از داده‌ها

پس از انجام این کار، داده‌ها ممکن است در یک مخزن مرکزی مانند دریاچه داده ذخیره شوند. مهندسان داده هم‌چنین ممکن است زیر مجموعه‌های داده را کپی کرده و به انبار داده منتقل کنند.

مقدار داده‌هایی که مهندس داده در سازمان، با آن کار می‌کند به‌ویژه با توجه به اندازه آن متفاوت است. هر چه شرکت بزرگ‌تر باشد، معماری تحلیل، پیچیده‌تر است و مهندس داده مسئول نگهداری داده‌های بیشتری خواهد بود. برخی صنایع خاص از جمله خرده‌فروشی و خدمات مالی، دارای داده‌های فشرده‌تر هستند.

چرا مهندسی داده مهم است؟

شرکت‌ها در هر اندازه‌ای حجم عظیمی از داده‌های متفاوت دارند که باید برای پاسخ دادن به سؤالات مهم تجاری آن را بررسی کنند. مهندسی داده برای پشتیبانی از فرآیند، طراحی شده است و این امکان را برای مصرف کنندگان داده‌ها، مانند تحلیلگران، دانشمندان داده و مدیران اجرایی فراهم می‌کند تا به طور قابل اعتماد، سریع و ایمن تمام داده‌های موجود را بازرسی کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها چالش برانگیز است زیرا داده‌ها توسط فن‌آوری‌های مختلف و در ساختارهای مختلف ذخیره می‌شوند. با این حال، ابزارهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل فرض می‌کنند که داده‌ها توسط یک فن‌آوری، مدیریت شده و در همان ساختار ذخیره می‌گردند. این شکاف می‌تواند برای هر فردی که سعی در پاسخگویی به سؤالات مربوط به عملکرد کسب و کار را دارد سردرد ایجاد کند.

به عنوان مثال، تمام داده‌هایی را که یک برند در مورد مشتریان خود جمع‌آوری می‌کند در نظر بگیرید:

یک سیستم، حاوی اطلاعاتی درباره صورتحساب و حمل و نقل است. سیستم دیگری تاریخچه سفارش را حفظ می‌کند و سایر سیستم‌ها پشتیبانی مشتری، اطلاعات رفتاری و داده‌های شخص ثالث را ذخیره می‌کنند.

این داده‌ها با هم دید جامعی از مشتری ارائه می‌دهند. با این حال، این مجموعه داده‌های مختلف مستقل هستند، که پاسخ دادن به سؤالات خاص- مانند نوع سفارش‌هایی که منجر به بالاترین هزینه‌های پشتیبانی مشتری می‌شوند- را بسیار دشوار می‌کند.

مهندسی داده این مجموعه داده‌ها را متحد می‌کند و به شما امکان می‌دهد پاسخ سوالات خود را سریع و کارآمد دریافت کنید.

slider02

ساختار داده

زیرساخت داده پایه و اساس استراتژی مدیریت داده‌ی هر سازمانی است. مجموعه‌ای از اجزای فیزیکی است که برای ذخیره، مدیریت و دسترسی به داده‌ها استفاده می‌شود. که شامل سخت افزار، نرم افزار و اجزای شبکه است. که در واقع مصرف، ذخیره‌سازی و اشتراک‌گذاری داده را امکان‌پذیر می‌سازد.
هدف این لایه در هر سفر داده این است که اطمینان حاصل شود شرکت‌ها می‌توانند تجربیات واقعی زندگی مانند تماس مشتری و رویداد اینترنت اشیا را به داده‌های قابل دسترسی و قابل اعتماد و به عبارت دیگر رویدادهای فیزیکی به رویدادهای دیجیتال تبدیل کنند.

چگونه ابزارها می‌توانند به مدیریت زیرساخت داده کمک کنند؟

تعداد فزاینده‌ای از ابزارها و پلتفرم‌ها برای نظارت بر جنبه‌های مختلف زیرساخت داده به بازار معرفی شده‌اند. در حالی که این ابزارها، ممکن است به عناصر خاصی از زیرساخت داده‌ها بپردازند، نیاز به نظارت و مدیریت راه‌حل‌های متعدد نیز، می‌تواند پیچیدگی بیشتری ایجاد کند و بار اضافی را بر تیم‌های فن‌آوری اطلاعات تحمیل کند. ادغام و استانداردسازی در سرتاسر پشته زیرساخت داده، دسترسی مقیاس‌پذیر به داده‌ها در تیم‌ها و عملکردها را برای شرکت‌ها فراهم می‌کند.

زیرساخت داده معمولاً از چندین مؤلفه تشکیل شده است که برای پشتیبانی از ذخیره‌سازی، پردازش و مدیریت داده‌ها در یک سازمان با هم کار می‌کنند. برخی از اجزای کلیدی زیرساخت داده عبارتند از:
امنیت: فن‌آوری‌هایی مانند رمزگذاری، کنترل‌های دسترسی و ابزارهای حسابرسی را در برمی‌گیرد که برای ایمن‌سازی زیرساخت داده‌ها و محافظت از داده‌های حساس در برابر دسترسی غیرمجاز استفاده می‌شود.
نظارت و مدیریت: ابزارها و فن‌آوری‌هایی را شامل می‌شود که نظارت و مدیریت اجزای زیرساخت داده مانند داشبورد، هشدارها و معیارهای عملکرد را امکان پذیر می‌کند.
ذخیره سازی: شامل فناوری‌هایی مانند پایگاه های داده، انبارهای داده، دریاچه های داده و ذخیره سازی اشیا است که برای ذخیره و مدیریت داده‌ها استفاده می شود.
پردازش: شامل فناوری‌هایی مانند چارچوب های پردازش داده، خطوط لوله داده و پلت فرم های تجزیه و تحلیل داده است که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می شود.
شبکه‌سازی: شامل فناوری‌هایی مانند سوئیچ‌ها، روترها و فایروال‌ها می‌شود که برای اتصال اجزای زیرساخت داده و فعال کردن انتقال و ارتباط داده‌ها استفاده می‌شود.
محاسبه: شامل فناوری‌هایی مانند سرورها، ماشین‌های مجازی و کانتینرهایی است که قدرت محاسباتی مورد نیاز برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کنند.

زیرساخت کلان داده

زیرساخت کلان داده به چارچوب اساسی فن‌آوری‌ها و منابع طراحی شده برای مدیریت حجم وسیعی از داده‌ها به طور کارآمد و مؤثر اشاره دارد. در این عصر مبتنی بر داده که در آن اطلاعات از منابع مختلف با سرعت بی‌سابقه‌ای جریان می‌یابد، نیاز به یک زیرساخت قوی برای مدیریت، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل این داده‌ها بسیار مهم می‌شود.

ساختار کلان‌داده ترکیبی از سخت‌افزار، نرم‌افزار و شبکه‌ها را تشکیل می‌دهد که همه به طور هماهنگ برای پشتیبانی از چرخه عمر داده‌ها کار می‌کنند که شامل هضم داده می‌شود، جایی که داده‌ها از منابع مختلفی مانند موارد زیر جمع‌آوری می‌شوند:

– ذخیره‌سازی داده‌ها: اطلاعات در سیستم‌های توزیع شده‌ای ذخیره می‌شود که قادر به مدیریت مجموعه داده‌های عظیم هستند.

– پردازش داده‌ها: محاسبات و تجزیه و تحلیل پیچیده انجام می‌شود.

– بازیابی داده‌ها: بینش‌های ارزشمندی استخراج می‌شود.

اهمیت زیرساخت کلان داده در قدرت توانمندسازی سازمان‌ها با بینش‌های عملی است که امکان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را در سراسر صنایع فراهم می‌کند. با استفاده از پتانسیل آن، کسب و کارها می‌توانند فرآیندها را بهینه،  الگوها و روندها را شناسایی، تجربیات مشتری را شخصی کنند و مزیت رقابتی را به دست آورند.