Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
Veri Monolitinden Veri Mesh’e Geçiş
Veri monoliti, verilerin tek bir merkezde toplandığı ve yönetildiği sistemdir. Ancak büyüyen veri hacmi ve karmaşıklığı, bu yapıların etkili olmasını zorlaştırır. Veri mesh, verilerin daha esnek ve ölçeklenebilir bir şekilde yönetilmesine olanak tanır.Domain Odaklı Sahiplik
Veri mesh’teki temel prensiplerden biri domain odaklı sahipliktir. Bu, verilerin bir organizasyonun farklı alanları veya departmanları tarafından yönetilmesini sağlar.- Özerklik: Her domain kendi verisini yönetir, bu sayede daha hızlı ve esnek kararlar alınabilir.
- Sorumluluk: Domainler, verinin kalitesinden ve güvenliğinden sorumludur.
- İşbirliği: Farklı domainler arası işbirliği, veri paylaşımını ve entegrasyonunu kolaylaştırır.
- Veri Üretimi: Her domain, kendi ihtiyaçlarına göre veri oluşturup optimize edebilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nasıl karşılaştırılabilir?
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Implicit feedback verisiyle öneri sistemi nasıl kurulur?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- NumPy nedir ve ne için kullanılır?
- Veri gizliliği neden önemlidir?
- Öneri sistemleri: içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme farkları
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Aktivasyon fonksiyonu nedir?
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından temel farkları nelerdir
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Olasılık dağılımı nedir?
