ماهنامه شبکه - شماره 278

ماهنامه شبکه - شماره 278 منتشر شد. «هوش مصنوعی و تحلیل داده‌محور در کسب و کار»، «چگونه فرهنگ تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان تعریف کنیم؟»، «آشنایی با دلایل شکست تحلیل به‌دلیل انحراف از نقشه راه»، «نقش تحلیل در تصمیمات راهبردی سازمانی چیست؟»، «یکپارچه‌سازی داده چیست؟»، «وراثت در پایتون چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟»، «ریاضیدانی که توانست با بهره‌گیری از ریاضیات به ثروت 30.7 میلیارد دلاری برسد» و ... از جمله عناوینی هستند که در این شماره از مجله می‌خوانید.

در بخشی از ماهنامه شبکه - شماره 278 می‌خوانیم

پازل‌های داده: چگونه یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی را ارتقاء می‌بخشد؟

در دنیای داده‌محور، یکپارچه‌سازی داده‌ها حکم تکه‌های گم‌شده پازل را دارد که تصویری کامل و کاربردی از اطلاعات را به شما ارائه می‌دهد. این فرآیند هوشمند، با گردآوری داده‌ها از منابع مختلف و ترکیب آن‌ها در یک مجموعه واحد، معمای تحلیل اطلاعات را حل می‌کند و به هوش مصنوعی قدرت می‌بخشد. هوش مصنوعی برای یادگیری و پیش‌بینی به انبوهی از داده‌های باکیفیت نیاز دارد اما داده‌ها غالباً در مخازن جداگانه و با فرمت‌های مختلف ذخیره می‌شوند. اینجا است که یکپارچه‌سازی داده‌ها به کمک می‌آید. با یکپارچه‌سازی چالش‌های زیر مرتفع می‌شوند:

• ناهمخوانی داده‌ها: ناهماهنگی در فرمت واحد اندازه‌گیری و کیفیت داده‌ها از منابع مختلف، تحلیل دقیق را دشوار می‌کند.
• داده‌های ناقص یا تکراری: داده‌های ناقص و تکرار در اطلاعات، مغایرت ایجاد می‌کند و به اعتبار تحلیل‌ها لطمه می‌زند.
• دسترسی محدود به اطلاعات: پراکندگی داده‌ها در مخازن مختلف، دسترسی سریع و آسان به اطلاعات مورد نیاز را دشوار می‌کند.