Objevte 20 základních pojmů pro práci s daty!

zahrnuje teorii a vývoj inteligentních počítačových systémů a strojů. Tato transformační technologie umožňuje počítačům a strojům plnit složité úkoly a získávat schopnosti řešit problémy, což odráží lidské kognitivní funkce, jako je uvažování, učení a plánování. Umělá inteligence zahrnuje různé metodiky, včetně expertních systémů, neuronových sítí a algoritmů strojového učení.

se týká rozsáhlých a různorodých souborů dat, které pocházejí z různých zdrojů, včetně GPS, mobilních aplikací a platforem elektronické správy. Tyto datové soubory jsou shromažďovány v reálném čase nebo téměř v reálném čase, což nabízí jedinečné možnosti rychlé analýzy a rychlého vytváření poznatků. Odvětví, jako je logistika, zdravotnictví, telekomunikace a další, využívají data velkého objemu ke zlepšení provozu a rozhodovacích procesů. Aplikace sahají od obchodní a marketingové analýzy až po strojové učení a vizualizaci dat.

zahrnuje systematickou organizaci, interpretaci a modelování dat získaných z různých kanálů, což usnadňuje získávání cenných poznatků, které jsou klíčové pro informované rozhodování v obchodním kontextu. Tato disciplína zahrnuje statistickou analýzu, která se často používá pro demografická a ekonomická šetření, spolu s maticovou analýzou přizpůsobenou pro marketingové poznatky. Techniky průzkumné analýzy navíc umožňují porovnávat proměnné a odhalovat tak zákonitosti a korelace. Datová analýza navíc rozšiřuje svůj záběr o analýzu velkých objemů dat.

zahrnuje digitální šíření základních údajů potřebných pro různé úkoly, podporu dostupnosti a umožnění jednotlivcům v organizaci činit informovaná rozhodnutí. Tento proces zahrnuje integraci a centralizaci nezpracovaných dat do jednotného systému, což usnadňuje bezproblémové sdílení mezi členy týmu.

zahrnuje strategický návrh, budování a údržbu systémů určených pro efektivní správu dat. Zahrnuje vývoj softwaru a aplikací zaměřených na přeměnu nezpracovaných dat na využitelné datové soubory. Využitím postupů datového inženýrství mohou organizace zavádět špičková řešení, která zlepšují dostupnost dat, zefektivňují jejich sběr a zpracování a urychlují procesy integrace dat.

zahrnuje systematické řízení postupů sběru a zpracování dat v organizaci. Tento zásadní postup zajišťuje integritu a spolehlivost správy dat, sdílení přístupu, ukládání a obnovy dat, zejména v obdobích výpadků. Správa dat navíc zahrnuje integraci strukturovaných i nestrukturovaných dat a zároveň upřednostňuje opatření na ochranu osobních údajů.

zahrnuje získávání dat z různých zdrojů a jejich následný import do datových skladů nebo datových jezer pro účely sběru a zpracování. Tento proces umožňuje příjem dat buď prostřednictvím datových toků v reálném čase, nebo dávkové zpracování v předem stanovených intervalech. Moderní softwarová řešení nabízejí všestranné možnosti importu dat v mnoha formátech, od .nc, .csv až po .json, které vyhovují různým typům dat a požadavkům.

je proces slučování dat pocházejících z různých zdrojů, včetně databází, aplikací a podnikových systémů řízení. Usnadňuje zefektivnění analýzy, reportování a zvyšuje efektivitu rozhodovacích procesů v podniku. Integrace dat navíc hraje klíčovou roli při organizaci úkolů spojených se službami zákazníkům a logistikou, čímž podporuje bezproblémový provoz, a to i při spolupráci s externími obchodními partnery.

slouží jako univerzální úložiště, ať už lokální nebo v cloudu, určené k ukládání dat pocházejících z různých zdrojů. Nabízí flexibilitu při ukládání dat v jejich původním, nestrukturovaném formátu i ve zpracovaných, strukturovaných formátech. Datová jezera usnadňují opakované využívání v různých aplikacích. Využití datových jezer umožňuje podávat zprávy a provádět analýzy v reálném čase, například dynamicky sledovat pohyb vozidel. Data Lakes navíc usnadňují pokročilé techniky vizualizace dat a poskytují ideální prostředí pro aplikace strojového učení.

zahrnuje formalizované zásady a postupy organizace, které upravují nakládání s daty a které jsou zdokumentovány tak, aby byly jasné a konzistentní. Tyto směrnice určují procesy a standardy pro sběr, správu, zpracování a sdílení dat. Dodržování důkladných postupů správy dat nejen usnadňuje plnění úkolů, ale také posiluje opatření pro zabezpečení dat.

systematický proces, který zahrnuje pečlivé porovnávání dat za účelem identifikace základních vzorců a závislostí. Vychází ze statistických metodik a technik umělé inteligence, jako jsou neuronové sítě a strojové učení. Data Mining umožňuje organizacím získat hluboký přehled o preferencích zákazníků, předvídat prodejní trendy a odhalit potenciální softwarové závady. Tento výkonný nástroj nachází uplatnění zejména v různých odvětvích včetně marketingu, financí a obchodu.

represent the flow of data across various processes or infrastructure components, designed to efficiently deliver data to its intended recipients. They encompass data movement from the initial collection phase through to reporting and utilization within designated software environments, including cloud-based solutions or specialized data warehouses. Data Pipelines facilitate seamless data processing and management. A bidirectional data flow within an API interface is one example of a Data Pipeline.

se týká hodnocení užitečnosti a spolehlivosti údajů používaných v organizačních operacích. Postupy v oblasti kvality dat mají zásadní význam pro hodnocení vhodnosti dat pro podporu obchodních strategií a usnadnění informovaných rozhodovacích procesů. Vysoce kvalitní data odpovídají potřebám uživatelů tím, že jsou aktuální, spolehlivá, relevantní a interpretovatelná. Kromě toho je pro zachování integrity dat nejdůležitější zajistit jejich konzistenci a úplnost.

zahrnuje duplikaci dat uložených na jednom místě za účelem jejich přenosu na jiné místo určení. Tento proces může probíhat buď v reálném čase, nebo podle předem definovaných plánů po úpravách zdrojových dat. Replikace dat, která slouží jako základní mechanismus pro ochranu kritických dat, nabízí spolehlivé řešení pro zmírnění dopadu výpadků zajištěním dostupnosti redundantních kopií.

vymezuje dlouhodobý plán pro organizaci správy obchodních dat. Zahrnuje strategické rámce popisující procesy, stejně jako alokace lidských, technických a finančních zdrojů nezbytných pro efektivní sběr, ukládání, zpracování a šíření dat. Kromě toho datová strategie slouží jako hlavní rámec pro vytváření protokolů bezpečnosti a ochrany osobních údajů spolu s definováním standardů pro zajištění kvality dat.

entails the graphical representation of data, facilitating rapid analysis and comprehension for users. Through various visual mediums such as diagrams, graphs, maps, and interactive dashboards, which comprise panels with diverse graphic elements, data is presented in an intuitive and accessible manner. Data Visualization serves as a powerful tool for analyzing sales trends, generating financial reports, strategizing, and facilitating informed decision-making in business contexts.

slouží jako centralizovaná digitální úložiště určená ke shromažďování a ukládání aktuálních i archivovaných dat pocházejících z různých databází, systémů a aplikací. Jejich hlavním cílem je uspořádat a strukturovat data do příslušných kategorií a usnadnit tak efektivní správu dat a procesy jejich vyhledávání. Datové sklady navíc hrají klíčovou roli při analýze dat a vytváření reportů.

zahrnuje zkoumání geografických dat spojených s přesnými místy, pomoc při shromažďování, vizualizaci a interpretaci dat získaných z geografických informačních systémů (GIS). Využitím různých zdrojů, jako jsou vektorová data, satelitní snímky a údaje o poloze GPS, umožňuje geoprostorová analýza komplexní pohled na prostorové vztahy a vzorce. Integrace s nástroji statistické analýzy dále rozšiřuje její možnosti a usnadňuje odhalování složitých korelací mezi proměnnými, soubory dat a geografickými oblastmi.

obor umělé inteligence, který se zaměřuje na vybavení počítačů a IT systémů schopností samostatně se učit, podobně jako se učí člověk. Tato technologie umožňuje strojům osvojovat si znalosti z dat a usnadňuje identifikaci a interpretaci složitých chování, vztahů a vzorců. Strojové učení navíc zahrnuje iterativní zdokonalování výpočetních modelů prostřednictvím vystavení tréninkovým datům, což umožňuje počítačům a robotům automaticky zvyšovat jejich odbornost.