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
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Dil modellerinde cümle yerleştirme (sentence embedding) kullanımı
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- MLOps nedir?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- NumPy nedir ve neden kullanılır?
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- Kümelendirme (clustering) nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Transformer ve BERT ile metin sınıflandırma nasıl yapılır?
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Veri ambarı (data warehouse) nedir?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
