📚 معرفی کتاب
عنوان کتاب: مقیاسپذیری راهکارهای سازمانی با مدلهای زبانی بزرگ (راهکارهای جامع تولیدی در مقیاس سازمانی با هوش مصنوعی مولد)
"Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models: Comprehensive End-to-End Generative AI Solutions for Production-Grade Enterprise Solutions"
نویسنده: Arindam Ganguly
ناشر: Apress/Springer
سال انتشار: 2025
📍 با ظهور مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد، سازمانها به دنبال راهحلهایی برای ادغام این فناوریها در برنامههای کاربردی مقیاسپذیر و تولیدمحور هستند. این کتاب، نوشته آریندام گانگولی، دادهمحور با بیش از ۹ سال تجربه در توسعه محصولات سازمانی، راهنمایی جامع برای پیادهسازی راهحلهای هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی ارائه میدهد. گانگولی با تجربه در توسعه محصولات هوش مصنوعی، چالشهای عملی ادغام مدلهای زبانی در سیستمهای پیچیده را بررسی میکند.
📍 مخاطبان: این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، معماران سازمانی و توسعهدهندگان نرمافزار طراحی شده است. چه مبتدی باشید و چه حرفهای، این کتاب با آموزش مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را برای ساخت برنامههای هوش مصنوعی تولیدمحور آماده میکند.
📍 ساختار کتاب شامل ۱۰ فصل است که به صورت گامبهگام از مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی شروع کرده و تا توسعه راهکارهای عملیاتی، ارزیابی، بهینهسازی و حکمرانی مسئولانه هوش مصنوعی ادامه میدهد.
🔹 فصل ۱: مبانی یادگیری ماشین
بررسی مفاهیم پایه یادگیری ماشین، شامل الگوریتمهایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و روشهای ترکیبی نظیر Random Forest و AdaBoost، همراه با معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت، و ماتریس درهمریختگی.
🔹 فصل ۲: پردازش زبان طبیعی (NLP)
معرفی مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی، از جمله جمعآوری داده، پاکسازی، توکنسازی، وکتورسازی، و انتخاب مدل، با تمرکز بر ابزارهایی مانند NLTK و Spacy و تکنیکهای یادگیری عمیق در NLP.
🔹 فصل ۳: از RNN تا ترنسفورمرها و BERT
بررسی مدلهای بازگشتی (RNN)، مشکلات گرادیان محو شونده، مکانیزم توجه و معماری ترنسفورمرها، با تمرکز بر مدلهای پیشرفته مانند BERT و ابزارها HuggingFace.
🔹 فصل ۴: مدلهای زبانی بزرگ
معرفی مدلهای زبانی بزرگ مانند GPT، یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و استفاده از APIهای OpenAI برای توسعه برنامههای کاربردی مبتنی بر مدلهای زبانی.
🔹 فصل ۵: تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)
توضیح مهندسی پرامپت و تکنیکهای تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)، با تمرکز بر ابزارهایی مانند LangChain و پایگاههای داده وکتور برای ساخت برنامههای هوشمند.
🔹 فصل ۶: ارزیابی و بهینهسازی مدلهای زبانی
بررسی روشهای ارزیابی مدلهای زبانی، مدیریت توهمات (Hallucinations) و استفاده از ابزارهایی مانند MLFlow و LangGraph برای بهینهسازی و ردیابی عملکرد مدلها.
🔹 فصل ۷: حاکمیت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مسئول
بحث در مورد انصاف، توضیحپذیری، و تشخیص رانش داده و مدل، همراه با مقررات هوش مصنوعی و ابزارهایی مانند Langfuse برای حاکمیت پرامپت.
🔹 فصل ۸: افزودن هوش به برنامههای سازمانی
طراحی چتباتهای هوشمند و ادغام آنها با سیستمهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مانند HubSpot، همراه با ایجاد پایگاههای دانش برای برنامههای سازمانی.
🔹 فصل ۹: خطوط لوله داده در هوش مصنوعی مولد
بررسی فرمتهای داده ( JSON، CSV، Parquet)، ذخیرهسازی داده با ابزارهایی مانند MinIO، و پردازش جریان داده با Apache Kafka برای پشتیبانی از برنامههای هوش مصنوعی.
🔹 فصل ۱۰: جمعبندی و بهینهسازی
ارائه استراتژیهایی برای کاهش هزینه با استفاده از مدلهای زبانی کوچک مانندPhi 3.5 ، تنظیم دقیق مدلها با تکنیکهایی مانند LoRA، و انتخاب رویکردهای ترکیبی مانند RAG و مدلهای بلند زمینه.
📍 چرا این کتاب؟
این کتاب با ترکیب مفاهیم پایه و تکنیکهای پیشرفته، راهکارهای عملی برای ادغام هوش مصنوعی در برنامههای سازمانی ارائه میدهد. گانگولی با تجربه خود در توسعه محصولات، خوانندگان را از مفاهیم اولیه تا پیادهسازیهای پیچیده هدایت میکند.
📍 منبع ارزشمند: اگر به دنبال منبعی هستید که شما را از یادگیری ماشین پایه تا پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ در محیطهای تولید هدایت کند، این کتاب انتخابی عالی است.
📍همچنین میتوانید این مطلب را در لینک زیر مطالعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/tg8147
#هوش_مصنوعی
#مدلهای_زبانی_بزرگ
#تحلیل_داده
#برنامه_نویسی
#روشنک_آقاباقری
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
عنوان کتاب: مقیاسپذیری راهکارهای سازمانی با مدلهای زبانی بزرگ (راهکارهای جامع تولیدی در مقیاس سازمانی با هوش مصنوعی مولد)
"Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models: Comprehensive End-to-End Generative AI Solutions for Production-Grade Enterprise Solutions"
نویسنده: Arindam Ganguly
ناشر: Apress/Springer
سال انتشار: 2025
📍 با ظهور مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد، سازمانها به دنبال راهحلهایی برای ادغام این فناوریها در برنامههای کاربردی مقیاسپذیر و تولیدمحور هستند. این کتاب، نوشته آریندام گانگولی، دادهمحور با بیش از ۹ سال تجربه در توسعه محصولات سازمانی، راهنمایی جامع برای پیادهسازی راهحلهای هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی ارائه میدهد. گانگولی با تجربه در توسعه محصولات هوش مصنوعی، چالشهای عملی ادغام مدلهای زبانی در سیستمهای پیچیده را بررسی میکند.
📍 مخاطبان: این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، معماران سازمانی و توسعهدهندگان نرمافزار طراحی شده است. چه مبتدی باشید و چه حرفهای، این کتاب با آموزش مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را برای ساخت برنامههای هوش مصنوعی تولیدمحور آماده میکند.
📍 ساختار کتاب شامل ۱۰ فصل است که به صورت گامبهگام از مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی شروع کرده و تا توسعه راهکارهای عملیاتی، ارزیابی، بهینهسازی و حکمرانی مسئولانه هوش مصنوعی ادامه میدهد.
🔹 فصل ۱: مبانی یادگیری ماشین
بررسی مفاهیم پایه یادگیری ماشین، شامل الگوریتمهایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و روشهای ترکیبی نظیر Random Forest و AdaBoost، همراه با معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت، و ماتریس درهمریختگی.
🔹 فصل ۲: پردازش زبان طبیعی (NLP)
معرفی مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی، از جمله جمعآوری داده، پاکسازی، توکنسازی، وکتورسازی، و انتخاب مدل، با تمرکز بر ابزارهایی مانند NLTK و Spacy و تکنیکهای یادگیری عمیق در NLP.
🔹 فصل ۳: از RNN تا ترنسفورمرها و BERT
بررسی مدلهای بازگشتی (RNN)، مشکلات گرادیان محو شونده، مکانیزم توجه و معماری ترنسفورمرها، با تمرکز بر مدلهای پیشرفته مانند BERT و ابزارها HuggingFace.
🔹 فصل ۴: مدلهای زبانی بزرگ
معرفی مدلهای زبانی بزرگ مانند GPT، یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و استفاده از APIهای OpenAI برای توسعه برنامههای کاربردی مبتنی بر مدلهای زبانی.
🔹 فصل ۵: تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)
توضیح مهندسی پرامپت و تکنیکهای تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)، با تمرکز بر ابزارهایی مانند LangChain و پایگاههای داده وکتور برای ساخت برنامههای هوشمند.
🔹 فصل ۶: ارزیابی و بهینهسازی مدلهای زبانی
بررسی روشهای ارزیابی مدلهای زبانی، مدیریت توهمات (Hallucinations) و استفاده از ابزارهایی مانند MLFlow و LangGraph برای بهینهسازی و ردیابی عملکرد مدلها.
🔹 فصل ۷: حاکمیت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مسئول
بحث در مورد انصاف، توضیحپذیری، و تشخیص رانش داده و مدل، همراه با مقررات هوش مصنوعی و ابزارهایی مانند Langfuse برای حاکمیت پرامپت.
🔹 فصل ۸: افزودن هوش به برنامههای سازمانی
طراحی چتباتهای هوشمند و ادغام آنها با سیستمهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مانند HubSpot، همراه با ایجاد پایگاههای دانش برای برنامههای سازمانی.
🔹 فصل ۹: خطوط لوله داده در هوش مصنوعی مولد
بررسی فرمتهای داده ( JSON، CSV، Parquet)، ذخیرهسازی داده با ابزارهایی مانند MinIO، و پردازش جریان داده با Apache Kafka برای پشتیبانی از برنامههای هوش مصنوعی.
🔹 فصل ۱۰: جمعبندی و بهینهسازی
ارائه استراتژیهایی برای کاهش هزینه با استفاده از مدلهای زبانی کوچک مانندPhi 3.5 ، تنظیم دقیق مدلها با تکنیکهایی مانند LoRA، و انتخاب رویکردهای ترکیبی مانند RAG و مدلهای بلند زمینه.
📍 چرا این کتاب؟
این کتاب با ترکیب مفاهیم پایه و تکنیکهای پیشرفته، راهکارهای عملی برای ادغام هوش مصنوعی در برنامههای سازمانی ارائه میدهد. گانگولی با تجربه خود در توسعه محصولات، خوانندگان را از مفاهیم اولیه تا پیادهسازیهای پیچیده هدایت میکند.
📍 منبع ارزشمند: اگر به دنبال منبعی هستید که شما را از یادگیری ماشین پایه تا پیادهسازی مدلهای زبانی بزرگ در محیطهای تولید هدایت کند، این کتاب انتخابی عالی است.
📍همچنین میتوانید این مطلب را در لینک زیر مطالعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/tg8147
#هوش_مصنوعی
#مدلهای_زبانی_بزرگ
#تحلیل_داده
#برنامه_نویسی
#روشنک_آقاباقری
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
🌱 بهارنامه
فایل بیست و هفتمین شماره فصلنامه گروه تحلیلگری عظیمداده و کسبوکار (بهار 1404) در پست بعد قابل دریافت میباشد.
#فصلنامه_الکترونیک
#بهارنامه
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
فایل بیست و هفتمین شماره فصلنامه گروه تحلیلگری عظیمداده و کسبوکار (بهار 1404) در پست بعد قابل دریافت میباشد.
#فصلنامه_الکترونیک
#بهارنامه
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
baharaneh 1404.pdf
1.4 MB
📣 بیست و هفتمین شماره فصلنامه گروه تحلیلگری عظیمداده و کسبوکار
#فصلنامه_الکترونیک
#بهارنامه
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
#فصلنامه_الکترونیک
#بهارنامه
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
📚 فایل خلاصه کتاب "هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم ها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی”
📌 ضمن تشکر بابت همراهی شما با کانال گروه تحلیلگری عظیم داده، خلاصه کتاب "هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم ها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی"، در قالب یک فایل جمعآوری شده است.
برای دریافت این فایل به لینک زیر مراجعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/ts3986
#هوش_مصنوعی_برای_تحلیلگری_کسب_و_کار
@BigData_BusinessAnalytics
📌 ضمن تشکر بابت همراهی شما با کانال گروه تحلیلگری عظیم داده، خلاصه کتاب "هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم ها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی"، در قالب یک فایل جمعآوری شده است.
برای دریافت این فایل به لینک زیر مراجعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/ts3986
#هوش_مصنوعی_برای_تحلیلگری_کسب_و_کار
@BigData_BusinessAnalytics
BDBAnalytics
فایل خلاصه کتاب "هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم ها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی" - BDBAnalytics
فایل خلاصه کتاب “هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتم ها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی”
🔎 معرفی کسب و کار داده محور
📌علیاکسپرس (AliExpress) یکی از موفقترین نمونههای تجارت الکترونیک در سطح بینالمللی است که توسط گروه علیبابا در چین راهاندازی شد و امروز به عنوان یک پلتفرم جهانی برای اتصال مستقیم تولیدکنندگان به مصرفکنندگان شناخته میشود. برخلاف بسیاری از فروشگاههای اینترنتی که خودشان مالک کالا هستند، علیاکسپرس یک مارکتپلیس Cross-Border است؛ یعنی بستری ایجاد کرده که تولیدکنندگان و فروشندگان مستقل بتوانند محصولات خود را مستقیماً به مشتریان سراسر جهان عرضه کنند — بدون واسطه و بدون نیاز به سرمایهگذاری روی زیرساخت فروش بینالمللی.
✅ موفقیت AliExpress صرفاً نتیجه قیمت پایین نیست؛ بلکه حاصل استفاده استراتژیک و بسیار هوشمندانه از دادهها در تمام لایههای کسبوکار — از جذب مشتری تا لجستیک، کاهش ریسک، توسعه فروشندگان و حتی حفظ قدرت رقابتی بلندمدت — است. این مقاله با نگاهی تحلیلی بررسی میکند که AliExpress چگونه از داده استفاده میکند و چرا این شرکت را باید یکی از پیشرفتهترین سازمانهای داده محور جهان دانست.
📍مدل کسبوکار AliExpress چگونه است؟
علی اکسپرس مانند Amazon یا eBay، یک خردهفروش مستقیم نیست؛ بلکه پلتفرمی marketplace-based است. میلیونها فروشنده مستقل، که عمدتاً در چین و آسیای شرقی فعالیت دارند، محصولات خود را در این پلتفرم عرضه میکنند و مشتریانی از اروپا، آمریکا، خاورمیانه، آمریکای لاتین و حتی آفریقا مستقیماً از آن خرید انجام میدهند.
درآمد AliExpress از سه مسیر اصلی تأمین میشود:
🔸کارمزد فروش (Commission) از فروشندگان
🔹تبلیغات (Sponsored Listings & Ads) برای رتبه بهتر در نتایج جستجو
🔸خدمات لجستیک و پرداخت امن (Escrow & Logistics)
اما آنچه این سیستم را پایدار، سودآور و غیرقابل رقابت کرده، داده است.
📍نقش داده در لایههای مختلف کسبوکار AliExpress
1️⃣ تحلیل رفتار مشتری و شخصیسازی تجربه خرید
یکی از قدرتهای اصلی AliExpress، سیستم پیشنهاد هوشمند مبتنی بر داده است. هر کاربر، حتی بدون ثبتنام رسمی، توسط الگوهای رفتاری رصد میشود:
• آنچه سرچ میکند
• مدت زمان توقف روی هر محصول
• مقایسه قیمت و تعداد برگشت
• دستگاه، موقعیت مکانی، سابقه تعامل در Session قبلی
این دادهها بهصورت بلادرنگ توسط الگوریتمهای تشخیص الگو (Pattern Recognition) و مدلهای Recommender System تحلیل میشوند تا:
• محصولات مرتبط و شخصیسازی شده پیشنهاد شود
• رابط کاربری براساس کشور و سطح قیمت کاربر تغییر کند
• حتی نحوه نمایش محصولات (ویدیو، عکس، اسلاید) متفاوت شود برای هر شخص
در نتیجه، نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل (Conversion Rate) و مدت تعامل کاربران بهشدت افزایش پیدا میکند.
2️⃣ قیمتگذاری پویا و تحلیل رقابتی (Dynamic Pricing)
در مدل B2C جهانی، قیمت باید دائماً تطبیق یابد با:
• تمایل پرداخت مصرفکننده در کشور مقصد
• قیمت رقبا در همان لحظه
• موجودی کالا و هزینه حمل
• نرخ ارز و هزینه واردات کشور مقصد
علی اکسپرس این موارد را با ترکیب دادههای بازار جهانی لحظهای + رفتار کاربر + تاریخچه فروشنده تحلیل کرده و امکان قیمتگذاری پویا را به فروشندگان میدهد. در بسیاری موارد، حتی بدون دخالت فروشنده، سیستم قیمت را اصلاح میکند تا Sensitivity مشتری را از دست ندهد.
این یعنی تصمیم قیمتگذاری، دیگر انسانی نیست، کامل الگوریتمیک و هوشمند است.
3️⃣ پیشگیری از تقلب، ریسک و امنیت مالی
وقتی در ۲۰۰ کشور جهان سفارش ثبت شود، ناگزیر حجم بالایی از تقلب، سوءاستفاده یا ریسک تراکنش رخ خواهد داد. AliExpress برای جلوگیری از آن:
• هر کاربر و هر سفارش امتیاز ریسک دریافت میکند
• تراکنشهای غیرعادی بهطور خودکار در لحظه متوقف میشوند
• الگوهای مشکوک رفتاری بهصورت مستمر یاد گرفته میشوند (Self-Learning)
این یعنی سیستم امنیت این پلتفرم Static نیست — دائماً زنده و evolving است.
4️⃣ لجستیک هوشمند و بهینهسازی تحویل بینالمللی
یکی از پیچیدهترین بخشهای تجارت الکترونیک جهانی، تحویل (Logistics Optimization) است. علی اکسپرس از داده برای بهبود تصمیمات زیر استفاده میکند:
• انتخاب ارزانترین، سریعترین یا مطمئنترین مسیر حمل هوایی/دریایی برای هر کشور
• پیشبینی حجم سفارشات برای آمادهسازی انبار و مسیرهای ارسال
• پیشنهاد اقتصادیترین گزینه به کاربر بر اساس آدرس و نوع کالا
• استفاده از AI Routing برای ترکیب سفارشهای مشابه در مسیر مشترک
در عمل، داده باعث میشود که تحویل، به جای یک هزینه سنگین، به یک مزیت رقابتی تبدیل شود.
@BigData_BusinessAnalytics
bdbanalytics.ir
📌علیاکسپرس (AliExpress) یکی از موفقترین نمونههای تجارت الکترونیک در سطح بینالمللی است که توسط گروه علیبابا در چین راهاندازی شد و امروز به عنوان یک پلتفرم جهانی برای اتصال مستقیم تولیدکنندگان به مصرفکنندگان شناخته میشود. برخلاف بسیاری از فروشگاههای اینترنتی که خودشان مالک کالا هستند، علیاکسپرس یک مارکتپلیس Cross-Border است؛ یعنی بستری ایجاد کرده که تولیدکنندگان و فروشندگان مستقل بتوانند محصولات خود را مستقیماً به مشتریان سراسر جهان عرضه کنند — بدون واسطه و بدون نیاز به سرمایهگذاری روی زیرساخت فروش بینالمللی.
✅ موفقیت AliExpress صرفاً نتیجه قیمت پایین نیست؛ بلکه حاصل استفاده استراتژیک و بسیار هوشمندانه از دادهها در تمام لایههای کسبوکار — از جذب مشتری تا لجستیک، کاهش ریسک، توسعه فروشندگان و حتی حفظ قدرت رقابتی بلندمدت — است. این مقاله با نگاهی تحلیلی بررسی میکند که AliExpress چگونه از داده استفاده میکند و چرا این شرکت را باید یکی از پیشرفتهترین سازمانهای داده محور جهان دانست.
📍مدل کسبوکار AliExpress چگونه است؟
علی اکسپرس مانند Amazon یا eBay، یک خردهفروش مستقیم نیست؛ بلکه پلتفرمی marketplace-based است. میلیونها فروشنده مستقل، که عمدتاً در چین و آسیای شرقی فعالیت دارند، محصولات خود را در این پلتفرم عرضه میکنند و مشتریانی از اروپا، آمریکا، خاورمیانه، آمریکای لاتین و حتی آفریقا مستقیماً از آن خرید انجام میدهند.
درآمد AliExpress از سه مسیر اصلی تأمین میشود:
🔸کارمزد فروش (Commission) از فروشندگان
🔹تبلیغات (Sponsored Listings & Ads) برای رتبه بهتر در نتایج جستجو
🔸خدمات لجستیک و پرداخت امن (Escrow & Logistics)
اما آنچه این سیستم را پایدار، سودآور و غیرقابل رقابت کرده، داده است.
📍نقش داده در لایههای مختلف کسبوکار AliExpress
1️⃣ تحلیل رفتار مشتری و شخصیسازی تجربه خرید
یکی از قدرتهای اصلی AliExpress، سیستم پیشنهاد هوشمند مبتنی بر داده است. هر کاربر، حتی بدون ثبتنام رسمی، توسط الگوهای رفتاری رصد میشود:
• آنچه سرچ میکند
• مدت زمان توقف روی هر محصول
• مقایسه قیمت و تعداد برگشت
• دستگاه، موقعیت مکانی، سابقه تعامل در Session قبلی
این دادهها بهصورت بلادرنگ توسط الگوریتمهای تشخیص الگو (Pattern Recognition) و مدلهای Recommender System تحلیل میشوند تا:
• محصولات مرتبط و شخصیسازی شده پیشنهاد شود
• رابط کاربری براساس کشور و سطح قیمت کاربر تغییر کند
• حتی نحوه نمایش محصولات (ویدیو، عکس، اسلاید) متفاوت شود برای هر شخص
در نتیجه، نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل (Conversion Rate) و مدت تعامل کاربران بهشدت افزایش پیدا میکند.
2️⃣ قیمتگذاری پویا و تحلیل رقابتی (Dynamic Pricing)
در مدل B2C جهانی، قیمت باید دائماً تطبیق یابد با:
• تمایل پرداخت مصرفکننده در کشور مقصد
• قیمت رقبا در همان لحظه
• موجودی کالا و هزینه حمل
• نرخ ارز و هزینه واردات کشور مقصد
علی اکسپرس این موارد را با ترکیب دادههای بازار جهانی لحظهای + رفتار کاربر + تاریخچه فروشنده تحلیل کرده و امکان قیمتگذاری پویا را به فروشندگان میدهد. در بسیاری موارد، حتی بدون دخالت فروشنده، سیستم قیمت را اصلاح میکند تا Sensitivity مشتری را از دست ندهد.
این یعنی تصمیم قیمتگذاری، دیگر انسانی نیست، کامل الگوریتمیک و هوشمند است.
3️⃣ پیشگیری از تقلب، ریسک و امنیت مالی
وقتی در ۲۰۰ کشور جهان سفارش ثبت شود، ناگزیر حجم بالایی از تقلب، سوءاستفاده یا ریسک تراکنش رخ خواهد داد. AliExpress برای جلوگیری از آن:
• هر کاربر و هر سفارش امتیاز ریسک دریافت میکند
• تراکنشهای غیرعادی بهطور خودکار در لحظه متوقف میشوند
• الگوهای مشکوک رفتاری بهصورت مستمر یاد گرفته میشوند (Self-Learning)
این یعنی سیستم امنیت این پلتفرم Static نیست — دائماً زنده و evolving است.
4️⃣ لجستیک هوشمند و بهینهسازی تحویل بینالمللی
یکی از پیچیدهترین بخشهای تجارت الکترونیک جهانی، تحویل (Logistics Optimization) است. علی اکسپرس از داده برای بهبود تصمیمات زیر استفاده میکند:
• انتخاب ارزانترین، سریعترین یا مطمئنترین مسیر حمل هوایی/دریایی برای هر کشور
• پیشبینی حجم سفارشات برای آمادهسازی انبار و مسیرهای ارسال
• پیشنهاد اقتصادیترین گزینه به کاربر بر اساس آدرس و نوع کالا
• استفاده از AI Routing برای ترکیب سفارشهای مشابه در مسیر مشترک
در عمل، داده باعث میشود که تحویل، به جای یک هزینه سنگین، به یک مزیت رقابتی تبدیل شود.
@BigData_BusinessAnalytics
bdbanalytics.ir
❤1
5️⃣ تحلیل عملکرد فروشندگان و توسعه اکوسیستم
این پلتفرم فقط به کاربران توجه نمیکند — بلکه یک اکوسیستم هوشمند فروشنده نیز ایجاد کرده است.
سیستم بهصورت بلادرنگ وضعیت هر فروشنده را ارزیابی میکند:
• نرخ تأخیر در ارسال
• نرخ بازگشت کالا
• میانگین رضایت خریدار
• تأثیر تبلیغات / تغییر قیمت بر فروش
در صورت مشاهده ضعف، به فروشنده توصیههای مبتنی بر Data داده میشود — مثلاً:
• قیمتت خیلی بالاست نسبت به رقبا
• عنوان محصول برای زبان انگلیسی نامناسب است
• زمان پاسخگویی به کاربر باید زیر ۶۰ دقیقه باشد
این یعنی پلتفرم فقط نظارهگر نیست — مربی رشد فروشنده است.
♦️جمعبندی
علیاکسپرس یک فروشگاه اینترنتی ساده نیست؛ بلکه یک ماشین تصمیمگیری مبتنی بر داده است که در تمام نقاط تماس با مشتری، فروشنده و حتی سیستم حملونقل، از داده برای پیشبینی، شخصیسازی، مقرونبهصرفهسازی و کنترل ریسک استفاده میکند.
این شرکت نه صرفاً با قیمت پایین بلکه با بهرهگیری هوشمند از Data و AI در تمام تصمیمات ریز و کلان توانسته به یکی از قدرتمندترین غولهای تجارت الکترونیک جهان تبدیل شود — تا جایی که بسیاری از فروشگاههای غربی عملاً از آن خرید میکنند و سپس با برندسازی مجدد به مشتری نهایی میفروشند.
آینده کسبوکارهای جهانی دقیقاً در همین مسیر حرکت میکند: اگر تصمیمگیری هنوز انسانی و شهودی باشد، دیر یا زود از رقابت حذف خواهند شد.
✅علی اکسپرس یکی از واضحترین نمونههای اجرای واقعی این آینده است — جایی که داده، قلب کسبوکار است، نه فقط ابزار پشتیبانی آن.
این مطلب را میتوانید در لینک زیر مطالعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/yx9287
#کسب_و_کار_داده_محور
#عظیم_داده
#محمدرضا_مرادی
@BigData_BusinessAnalytics
bdbanalytics.ir
این پلتفرم فقط به کاربران توجه نمیکند — بلکه یک اکوسیستم هوشمند فروشنده نیز ایجاد کرده است.
سیستم بهصورت بلادرنگ وضعیت هر فروشنده را ارزیابی میکند:
• نرخ تأخیر در ارسال
• نرخ بازگشت کالا
• میانگین رضایت خریدار
• تأثیر تبلیغات / تغییر قیمت بر فروش
در صورت مشاهده ضعف، به فروشنده توصیههای مبتنی بر Data داده میشود — مثلاً:
• قیمتت خیلی بالاست نسبت به رقبا
• عنوان محصول برای زبان انگلیسی نامناسب است
• زمان پاسخگویی به کاربر باید زیر ۶۰ دقیقه باشد
این یعنی پلتفرم فقط نظارهگر نیست — مربی رشد فروشنده است.
♦️جمعبندی
علیاکسپرس یک فروشگاه اینترنتی ساده نیست؛ بلکه یک ماشین تصمیمگیری مبتنی بر داده است که در تمام نقاط تماس با مشتری، فروشنده و حتی سیستم حملونقل، از داده برای پیشبینی، شخصیسازی، مقرونبهصرفهسازی و کنترل ریسک استفاده میکند.
این شرکت نه صرفاً با قیمت پایین بلکه با بهرهگیری هوشمند از Data و AI در تمام تصمیمات ریز و کلان توانسته به یکی از قدرتمندترین غولهای تجارت الکترونیک جهان تبدیل شود — تا جایی که بسیاری از فروشگاههای غربی عملاً از آن خرید میکنند و سپس با برندسازی مجدد به مشتری نهایی میفروشند.
آینده کسبوکارهای جهانی دقیقاً در همین مسیر حرکت میکند: اگر تصمیمگیری هنوز انسانی و شهودی باشد، دیر یا زود از رقابت حذف خواهند شد.
✅علی اکسپرس یکی از واضحترین نمونههای اجرای واقعی این آینده است — جایی که داده، قلب کسبوکار است، نه فقط ابزار پشتیبانی آن.
این مطلب را میتوانید در لینک زیر مطالعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/yx9287
#کسب_و_کار_داده_محور
#عظیم_داده
#محمدرضا_مرادی
@BigData_BusinessAnalytics
bdbanalytics.ir
📚معرفی کتاب
📌تحلیل عظیمداده: راهنمایی برای متخصصان علوم داده در گذار به دادههای عظیم
"Big Data Analytics: A Guide to Data Science Practitioners Making the Transition to Big Data "
📌نویسنده: Ulrich Matter
📌این کتاب در سال 2023 توسط Taylor & Francis Group انتشار یافته است.
📍در دنیای دیجیتال امروز که با سرعتی بیسابقه در حال تحول است، کتاب تحلیل عظیمداده بهعنوان منبعی ضروری برای پژوهشگران و متخصصان داده ظاهر میشود که قصد دارند پتانسیل دادههای عظیم و پیچیده را بهطور کامل به کار گیرند. با رشد نمایی حجم و پیچیدگی دادهها، توانایی استخراج بینشهای کاربردی به عاملی حیاتی در تصمیمگیری راهبردی در حوزههای کسبوکار، اقتصاد و علوم اجتماعی تبدیل شده است. این کتاب مسیر منظمی را برای متخصصان داده فراهم میکند تا بهطور مؤثر به عرصهی دادههای عظیم وارد شوند و مفاهیم بنیادین را با کاربردهای عملی که شکاف بین تحلیل داده و مهندسی داده را پر میکند، ترکیب مینماید.
📍مطالب کتاب طیفی گسترده از موضوعات را دربر میگیرد؛ از آمادهسازی و مدیریت دادههای بزرگ، ذخیرهسازی و وارد کردن دادهها، تا کاربرد تکنیکهای اقتصادسنجی و یادگیری ماشین با استفاده از R و SQL. از طریق آموزشها، مثالهای کدنویسی و دادههای واقعی از پژوهشهای اقتصادی و کسبوکاری، خوانندگان تجربه عملی تحلیل دادههای عظیم را هم بهصورت محلی و هم در محیطهای ابری کسب میکنند. کتاب بر دقت فنی و حل مسائل عملی تأکید دارد و توانایی شناسایی نقاط گلوگاه در تحلیل دادههای واقعی و پیادهسازی راهحلهای مؤثر را به خواننده میآموزد.
📍ویژگی متمایز این کتاب، تمرکز آن بر تعادل بین روندهای روز و دانش قابل انتقال است. در حالی که ابزارها و پلتفرمهای نرمافزاری به سرعت در حال تحول هستند، کتاب بر درک مفهومی و مهارتهای کلیدی که در طول زمان کاربرد دارند تأکید دارد. این کتاب دیدگاههایی دربارهی مقیاسپذیری محاسبات، ملاحظات سختافزاری و راهکارهای مبتنی بر ابر ارائه میدهد تا خوانندگان بتوانند تکنیکهای معرفیشده را در محیطها و ابزارهای مختلف بهکار گیرند.
📍با بهرهگیری از تجربه گسترده نویسنده در تدریس دورههای تحصیلات تکمیلی در زمینه تحلیل عظیمداده، کتاب همچنین بهعنوان منبع درسی مناسب برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان عملگرا محسوب میشود. این کتاب چالشهای پیش روی سازمانهای بزرگ و تیمهای کوچک را بررسی کرده و نمایی جامع از ابزارها، روشها و بهترین شیوههای مورد نیاز برای تحلیل مؤثر دادههای عظیم ارائه میدهد. برای هر کسی که میخواهد این حوزه پویا را درک کند یا در آن مشارکت داشته باشد، کتاب تحلیل عظیمداده هم منبعی الهامبخش و هم راهنمایی عملی است.
این کتاب را میتوانید در لینک زیر دریافت نمایید.
🔗 https://B2n.ir/mw6015
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعیپور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📌تحلیل عظیمداده: راهنمایی برای متخصصان علوم داده در گذار به دادههای عظیم
"Big Data Analytics: A Guide to Data Science Practitioners Making the Transition to Big Data "
📌نویسنده: Ulrich Matter
📌این کتاب در سال 2023 توسط Taylor & Francis Group انتشار یافته است.
📍در دنیای دیجیتال امروز که با سرعتی بیسابقه در حال تحول است، کتاب تحلیل عظیمداده بهعنوان منبعی ضروری برای پژوهشگران و متخصصان داده ظاهر میشود که قصد دارند پتانسیل دادههای عظیم و پیچیده را بهطور کامل به کار گیرند. با رشد نمایی حجم و پیچیدگی دادهها، توانایی استخراج بینشهای کاربردی به عاملی حیاتی در تصمیمگیری راهبردی در حوزههای کسبوکار، اقتصاد و علوم اجتماعی تبدیل شده است. این کتاب مسیر منظمی را برای متخصصان داده فراهم میکند تا بهطور مؤثر به عرصهی دادههای عظیم وارد شوند و مفاهیم بنیادین را با کاربردهای عملی که شکاف بین تحلیل داده و مهندسی داده را پر میکند، ترکیب مینماید.
📍مطالب کتاب طیفی گسترده از موضوعات را دربر میگیرد؛ از آمادهسازی و مدیریت دادههای بزرگ، ذخیرهسازی و وارد کردن دادهها، تا کاربرد تکنیکهای اقتصادسنجی و یادگیری ماشین با استفاده از R و SQL. از طریق آموزشها، مثالهای کدنویسی و دادههای واقعی از پژوهشهای اقتصادی و کسبوکاری، خوانندگان تجربه عملی تحلیل دادههای عظیم را هم بهصورت محلی و هم در محیطهای ابری کسب میکنند. کتاب بر دقت فنی و حل مسائل عملی تأکید دارد و توانایی شناسایی نقاط گلوگاه در تحلیل دادههای واقعی و پیادهسازی راهحلهای مؤثر را به خواننده میآموزد.
📍ویژگی متمایز این کتاب، تمرکز آن بر تعادل بین روندهای روز و دانش قابل انتقال است. در حالی که ابزارها و پلتفرمهای نرمافزاری به سرعت در حال تحول هستند، کتاب بر درک مفهومی و مهارتهای کلیدی که در طول زمان کاربرد دارند تأکید دارد. این کتاب دیدگاههایی دربارهی مقیاسپذیری محاسبات، ملاحظات سختافزاری و راهکارهای مبتنی بر ابر ارائه میدهد تا خوانندگان بتوانند تکنیکهای معرفیشده را در محیطها و ابزارهای مختلف بهکار گیرند.
📍با بهرهگیری از تجربه گسترده نویسنده در تدریس دورههای تحصیلات تکمیلی در زمینه تحلیل عظیمداده، کتاب همچنین بهعنوان منبع درسی مناسب برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان عملگرا محسوب میشود. این کتاب چالشهای پیش روی سازمانهای بزرگ و تیمهای کوچک را بررسی کرده و نمایی جامع از ابزارها، روشها و بهترین شیوههای مورد نیاز برای تحلیل مؤثر دادههای عظیم ارائه میدهد. برای هر کسی که میخواهد این حوزه پویا را درک کند یا در آن مشارکت داشته باشد، کتاب تحلیل عظیمداده هم منبعی الهامبخش و هم راهنمایی عملی است.
این کتاب را میتوانید در لینک زیر دریافت نمایید.
🔗 https://B2n.ir/mw6015
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعیپور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
🛠معرفی ابزار Firebolt
🖌ابزار Firebolt یک انبار داده تحلیلی (Cloud Data Warehouse) مدرن و مبتنی بر ابر (Cloud-native) است که برای تحلیل سریع، تعاملی و مقیاسپذیر دادههای عظیم طراحی شده.
تمرکز اصلی Firebolt روی عملکرد بالا (high performance) برای کوئریهای تحلیلی و تأخیر پایین است؛ به همین دلیل، بسیاری آن را جایگزینی سریعتر برای ابزارهایی مانند Snowflake، BigQuery و Redshift میدانند، مخصوصاً در محیطهایی که کاربران نیاز به پاسخگویی لحظهای به کوئریها دارند.
🖌ویژگیهای کلیدی Firebolt
📌سرعت بسیار بالا: از storage و compute جداگانه، شاخصگذاری سفارشی و Execution Engine خاص خود برای اجرای سریع SQL استفاده میکند.
📌پردازش دادههای عظیم: مناسب برای تحلیل دادههای بزرگ در مقیاس ترابایت و پتابایت، مخصوصاً برای تیمهای BI، محصول و علم داده.
📌ساختار ستونی (Columnar): دادهها به شکل ستونی ذخیره میشوند، که برای queryهای تحلیلی بسیار مؤثرتر است.
📌 جداسازی فضای ذخیرهسازی و محاسبات: قابلیت مقیاسپذیری افقی، اجرای چند engine مستقل روی یک مجموعه داده مشترک.
🖌مزایای Firebolt
✅ ایندکسگذاری قابل تنظیم
پشتیبانی از Aggregating و Join Index برای بهینهسازی دقیق
✅ پشتیبانی از چندین Engine همزمان (Multi-engine)
اجرای کوئریهای متفاوت بهصورت موازی بدون اختلال
✅ مناسب برای real-time analytics
ایدهآل برای داشبوردهای لحظهای، سیستمهای BI تعاملی و تحلیل جریانی
✅ رابط کاربری ساده با پشتیبانی کامل از ANSI SQL
راحتی یادگیری و انتقال از ابزارهای دیگر مثل Snowflake یا BigQuery
✅ قابل اتصال به ابزارهای BI رایج
مانند Tableau، Looker، Power BI، Superset و...
✅ فشردهسازی بالا برای کاهش هزینه ذخیرهسازی
🖌 موارد استفاده Firebolt
📍ساخت داشبوردهای BI real-time با پاسخدهی در حد میلیثانیه
📍تحلیل رفتار کاربر در اپلیکیشنهای SaaS یا وب
📍تحلیل دادههای زمانی (time-series) در مقیاس بزرگ
📍سیستمهای گزارشگیری تعاملی (Interactive Analytics)
📍پروژههایی که Snowflake یا BigQuery کند هستند.
همچنین میتوانید این مطلب را در لینک زیر مطالعه نمایید.
🔗 https://B2n.ir/tt1358
#معرفی_ابزار
#دادههای_عظیم
#فاطمه_مصلحی
#Firebolt
#BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
🖌ابزار Firebolt یک انبار داده تحلیلی (Cloud Data Warehouse) مدرن و مبتنی بر ابر (Cloud-native) است که برای تحلیل سریع، تعاملی و مقیاسپذیر دادههای عظیم طراحی شده.
تمرکز اصلی Firebolt روی عملکرد بالا (high performance) برای کوئریهای تحلیلی و تأخیر پایین است؛ به همین دلیل، بسیاری آن را جایگزینی سریعتر برای ابزارهایی مانند Snowflake، BigQuery و Redshift میدانند، مخصوصاً در محیطهایی که کاربران نیاز به پاسخگویی لحظهای به کوئریها دارند.
🖌ویژگیهای کلیدی Firebolt
📌سرعت بسیار بالا: از storage و compute جداگانه، شاخصگذاری سفارشی و Execution Engine خاص خود برای اجرای سریع SQL استفاده میکند.
📌پردازش دادههای عظیم: مناسب برای تحلیل دادههای بزرگ در مقیاس ترابایت و پتابایت، مخصوصاً برای تیمهای BI، محصول و علم داده.
📌ساختار ستونی (Columnar): دادهها به شکل ستونی ذخیره میشوند، که برای queryهای تحلیلی بسیار مؤثرتر است.
📌 جداسازی فضای ذخیرهسازی و محاسبات: قابلیت مقیاسپذیری افقی، اجرای چند engine مستقل روی یک مجموعه داده مشترک.
🖌مزایای Firebolt
✅ ایندکسگذاری قابل تنظیم
پشتیبانی از Aggregating و Join Index برای بهینهسازی دقیق
✅ پشتیبانی از چندین Engine همزمان (Multi-engine)
اجرای کوئریهای متفاوت بهصورت موازی بدون اختلال
✅ مناسب برای real-time analytics
ایدهآل برای داشبوردهای لحظهای، سیستمهای BI تعاملی و تحلیل جریانی
✅ رابط کاربری ساده با پشتیبانی کامل از ANSI SQL
راحتی یادگیری و انتقال از ابزارهای دیگر مثل Snowflake یا BigQuery
✅ قابل اتصال به ابزارهای BI رایج
مانند Tableau، Looker، Power BI، Superset و...
✅ فشردهسازی بالا برای کاهش هزینه ذخیرهسازی
🖌 موارد استفاده Firebolt
📍ساخت داشبوردهای BI real-time با پاسخدهی در حد میلیثانیه
📍تحلیل رفتار کاربر در اپلیکیشنهای SaaS یا وب
📍تحلیل دادههای زمانی (time-series) در مقیاس بزرگ
📍سیستمهای گزارشگیری تعاملی (Interactive Analytics)
📍پروژههایی که Snowflake یا BigQuery کند هستند.
همچنین میتوانید این مطلب را در لینک زیر مطالعه نمایید.
🔗 https://B2n.ir/tt1358
#معرفی_ابزار
#دادههای_عظیم
#فاطمه_مصلحی
#Firebolt
#BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
❤1
📚 معرفی کتاب تخصصی "Building Real-Time Analytics Systems" (معماری سیستمهای تحلیل بلادرنگ با Kafka و Pinot)
نویسنده: Mark Needham
انتشارات: O’Reilly Media Inc
سال انتشار: 2023
📌 خلاصهٔ مدیریتی این کتاب نقشهٔ راه مدیریت دادههای لحظهای است. هدف نهایی؟ ساخت سیستمهایی با تأخیر میلیثانیهای و مقیاسپذیر برای محصولاتی که نیاز به تحلیل آنی دارند (مثل اسنپ، دیجیکالا، سیستمهای بانکی).
💡 نکات کلیدی (Key Takeaways)
▫️تعریف: تحلیل بلادرنگ یعنی استخراج ارزش از داده در همان لحظه ورود.
▫️کافکا (Kafka): لایه حقیقت و انتقال داده.
▫️پینوت (Pinot): دیتابیس OLAP فوقسریع برای پاسخ به کوئریها.
▫️ آینده: جدایی ذخیرهسازی از پردازش و حرکت به سمت Real-Time Analytics (RTA).
👥 این کتاب مناسب چه کسانی است؟
1️⃣ مهندسان داده و معماران سیستم
2️⃣ توسعهدهندگان سرویسهای بلادرنگ
3️⃣ مدیران فنی (CTOs/VPs)
🚀 اهمیت کتاب در این زمان چیست؟
کسبوکارهای مدرن نمیتوانند ۱۲ ساعت برای پردازش Batch صبر کنند. سیستمهای پیشنهاد دهنده، کشف تقلب و داشبوردهای مالی نیاز به تصمیمگیری در لحظه دارند.
🛠 معماری به زبان ساده
Producers ➡️ Kafka (Streams) ➡️ Processing (Flink) ➡️ Apache Pinot ➡️ Apps/Dashboards
📊 کاربردهای عملی
✅ مانیتورینگ لحظهای عملیات
✅ تحلیل رفتار کاربر (User Behavior)
✅ کشف تقلب (Fraud Detection)
✅ داشبوردهای مدیریتی بلادرنگ
⚙️ چکیده فنی(Technical Summary)
۱. مبانی: گذر از معماری Lambda به معماریهای مدرن Cloud-Native و SQL-based.
۲. تکنولوژی: استفاده از CDC برای سینک کردن دیتابیسها و استفاده از ایندکسهای H3 برای دادههای مکانی.
۳. عملیات: اهمیت مانیتورینگ Ingestion Lag و طراحی درست Schema برای سرعت بالا.
📍 جمعبندی این کتاب یک نقشه راه عملی برای ساخت سیستمهای تحلیل بلادرنگ است. منبعی عالی برای کسانی که میخواهند فراتر از پردازشهای سنتی Batch حرکت کنند.
✅ میتوانید این کتاب را در لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗https://B2n.ir/fz4697
#معرفی_کتاب
#RealTimeAnalytics
#Kafka
#Pinot
#احسان_نگهدار
#BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
نویسنده: Mark Needham
انتشارات: O’Reilly Media Inc
سال انتشار: 2023
📌 خلاصهٔ مدیریتی این کتاب نقشهٔ راه مدیریت دادههای لحظهای است. هدف نهایی؟ ساخت سیستمهایی با تأخیر میلیثانیهای و مقیاسپذیر برای محصولاتی که نیاز به تحلیل آنی دارند (مثل اسنپ، دیجیکالا، سیستمهای بانکی).
💡 نکات کلیدی (Key Takeaways)
▫️تعریف: تحلیل بلادرنگ یعنی استخراج ارزش از داده در همان لحظه ورود.
▫️کافکا (Kafka): لایه حقیقت و انتقال داده.
▫️پینوت (Pinot): دیتابیس OLAP فوقسریع برای پاسخ به کوئریها.
▫️ آینده: جدایی ذخیرهسازی از پردازش و حرکت به سمت Real-Time Analytics (RTA).
👥 این کتاب مناسب چه کسانی است؟
1️⃣ مهندسان داده و معماران سیستم
2️⃣ توسعهدهندگان سرویسهای بلادرنگ
3️⃣ مدیران فنی (CTOs/VPs)
🚀 اهمیت کتاب در این زمان چیست؟
کسبوکارهای مدرن نمیتوانند ۱۲ ساعت برای پردازش Batch صبر کنند. سیستمهای پیشنهاد دهنده، کشف تقلب و داشبوردهای مالی نیاز به تصمیمگیری در لحظه دارند.
🛠 معماری به زبان ساده
Producers ➡️ Kafka (Streams) ➡️ Processing (Flink) ➡️ Apache Pinot ➡️ Apps/Dashboards
📊 کاربردهای عملی
✅ مانیتورینگ لحظهای عملیات
✅ تحلیل رفتار کاربر (User Behavior)
✅ کشف تقلب (Fraud Detection)
✅ داشبوردهای مدیریتی بلادرنگ
⚙️ چکیده فنی(Technical Summary)
۱. مبانی: گذر از معماری Lambda به معماریهای مدرن Cloud-Native و SQL-based.
۲. تکنولوژی: استفاده از CDC برای سینک کردن دیتابیسها و استفاده از ایندکسهای H3 برای دادههای مکانی.
۳. عملیات: اهمیت مانیتورینگ Ingestion Lag و طراحی درست Schema برای سرعت بالا.
📍 جمعبندی این کتاب یک نقشه راه عملی برای ساخت سیستمهای تحلیل بلادرنگ است. منبعی عالی برای کسانی که میخواهند فراتر از پردازشهای سنتی Batch حرکت کنند.
✅ میتوانید این کتاب را در لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗https://B2n.ir/fz4697
#معرفی_کتاب
#RealTimeAnalytics
#Kafka
#Pinot
#احسان_نگهدار
#BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
📌معرفی مقالات حوزه عظیم دادهها
❇️ نام مقاله:
Recovery of hotels from the crises: evidence from tourists’ emotional changes by deep learning sentiment analysis
✍نویسندگان:
Wenqing Xu et al.
📔نام ژورنال:
Asia Pacific Journal of Tourism Research
🗓سال انتشار: 2025
▫️در این مقاله نویسندگان به بررسی چگونگی تغییر احساسات گردشگران نسبت به هتلهای هنگکنگ در مواجهه با دو بحران همزمان—ناآرامیهای اجتماعی ۲۰۱۹ و همهگیری کووید-۱۹—پرداختهاند. چارچوب نظری پژوهش بر «چرخه توجه به مسئله» و نظریههای ارزیابی شناختی استوار است و نشان میدهد که شدت و تلاقی بحرانها میتواند الگوهای عاطفی گردشگران را دچار تغییرات غیرخطی کرده و حساسیت آنها به جنبههای مختلف هتل را دگرگون سازد.
▫️نویسندگان دو پرسش اصلی را دنبال میکنند: نخست اینکه احساسات گردشگران نسبت به ویژگیهای مختلف هتل در مراحل متفاوت بحران چگونه تغییر میکند؟ و دوم اینکه آیا این احساسات در دورههای پیشبحران، اوج بحران و دوره بهبود الگوهای مجزا و قابل تشخیصی ارائه میدهند؟
▫️برای پاسخ، دادههای ۵۳۱۷۲۸ نظر آنلاین از TripAdvisor و Qunar.com بین سالهای ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱ گردآوری و پس از پاکسازی و آمادهسازی داده، سه بازه زمانی اصلی تعریف شد تا روندهای احساسی با دقت مورد بررسی قرار گیرند.
▫️در بخش روششناسی، ابتدا ۷۹ واژه مرتبط با ویژگیهای هتل استخراج و با مدل Word2Vec بردارسازی شدند. سپس این واژهها با استفاده از الگوریتم K-means در قالب هفت خوشه معنایی شامل بهداشت، محیط، تسهیلات، غذا و نوشیدنی، موقعیت، کارکنان و ارزش گروهبندی شدند.
▫️تحلیل احساسات به کمک سه مدل SVM، BiLSTM و BERT انجام شد. در همین راستا، هر سه مدل ابتدا بر روی یک مجموعهداده استاندارد شامل ۳۰۰۰ نمونه مثبت و ۳۰۰۰ نمونه منفی آموزش داده شدند. نتایج نشان داد که مدل BERT با دقت ۸۹ درصد و عملکرد برتر در معیارهای مختلف، بهترین گزینه برای تحلیل احساسات بوده و در مقایسه با SVM و BiLSTM توانایی بیشتری در درک بافت زبانی نظرات دارد.
▫️یافتهها نشان میدهند که ویژگیهای هتل در دورههای مختلف بحران دچار نوسانات قابل توجهی میشوند. بُعد محیط پیش از بحران بیشترین احساس مثبت را داشته اما در اوج بحران با افت مواجه شده و در دوره بهبود بخشی از این افت جبران شده است. بُعد بهداشت بیشترین افزایش احساس منفی را نشان داده و نقش آن در شرایط بحران سلامت برجستهتر شده است. موقعیت مکانی پایدارترین بُعد مثبت در دوره بحران بوده و بُعد ارزش نیز بر اثر سیاستهای تخفیفی در دوره بهبود افزایش یافته است. علاوه بر این، تغییر ترکیب مسافران، مانند افزایش سهم زوجها، بهعنوان یکی از عوامل اثرگذار بر دگرگونی الگوهای عاطفی شناسایی شده است.
▫️از منظر نظری، پژوهش نشان میدهد که چرخه توجه به مسئله در شرایط بحرانهای همزمان به شکل ساده و خطی عمل نمیکند و ممکن است چندین قله توجه را در مراحل مختلف تجربه کند. ترکیب نظریههای شناختی با دادهکاوی در مقیاس گسترده نیز تصویری دقیقتر از واکنشهای احساسی مصرفکنندگان ارائه میدهد.
▫️در بعد مدیریتی، مقاله تأکید میکند که مدیران هتلها باید در دوره بحران بر ابعادی مانند بهداشت و محیط تمرکز ویژه داشته باشند و از طریق اطلاعرسانی شفاف و ارتقای استانداردها اعتماد مشتریان را بازیابند. همچنین استفاده از استراتژیهای قیمتگذاری انعطافپذیر در دوره بهبود و طراحی خدمات متناسب با گروههای مختلف مشتریان میتواند روند بازیابی را تسریع کند.
▫️پژوهش در پایان به محدودیتهایی همچون حذف نظرات خنثی و مختلط، اتکا به دو پلتفرم خاص و استفاده از طبقهبندی تکبرچسبی اشاره کرده و پیشنهاد میدهد مطالعات آینده با استفاده از دادههای متنوعتر و مدلهای چندبرچسبی تصویری جامعتر از دینامیکهای احساسی گردشگران ارائه دهند.
✅ میتوانید این مقاله را در لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/qn9380
#تحلیل_عظیم_داده
#معرفی_مقاله
#صبا_بزرگی
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
❇️ نام مقاله:
Recovery of hotels from the crises: evidence from tourists’ emotional changes by deep learning sentiment analysis
✍نویسندگان:
Wenqing Xu et al.
📔نام ژورنال:
Asia Pacific Journal of Tourism Research
🗓سال انتشار: 2025
▫️در این مقاله نویسندگان به بررسی چگونگی تغییر احساسات گردشگران نسبت به هتلهای هنگکنگ در مواجهه با دو بحران همزمان—ناآرامیهای اجتماعی ۲۰۱۹ و همهگیری کووید-۱۹—پرداختهاند. چارچوب نظری پژوهش بر «چرخه توجه به مسئله» و نظریههای ارزیابی شناختی استوار است و نشان میدهد که شدت و تلاقی بحرانها میتواند الگوهای عاطفی گردشگران را دچار تغییرات غیرخطی کرده و حساسیت آنها به جنبههای مختلف هتل را دگرگون سازد.
▫️نویسندگان دو پرسش اصلی را دنبال میکنند: نخست اینکه احساسات گردشگران نسبت به ویژگیهای مختلف هتل در مراحل متفاوت بحران چگونه تغییر میکند؟ و دوم اینکه آیا این احساسات در دورههای پیشبحران، اوج بحران و دوره بهبود الگوهای مجزا و قابل تشخیصی ارائه میدهند؟
▫️برای پاسخ، دادههای ۵۳۱۷۲۸ نظر آنلاین از TripAdvisor و Qunar.com بین سالهای ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱ گردآوری و پس از پاکسازی و آمادهسازی داده، سه بازه زمانی اصلی تعریف شد تا روندهای احساسی با دقت مورد بررسی قرار گیرند.
▫️در بخش روششناسی، ابتدا ۷۹ واژه مرتبط با ویژگیهای هتل استخراج و با مدل Word2Vec بردارسازی شدند. سپس این واژهها با استفاده از الگوریتم K-means در قالب هفت خوشه معنایی شامل بهداشت، محیط، تسهیلات، غذا و نوشیدنی، موقعیت، کارکنان و ارزش گروهبندی شدند.
▫️تحلیل احساسات به کمک سه مدل SVM، BiLSTM و BERT انجام شد. در همین راستا، هر سه مدل ابتدا بر روی یک مجموعهداده استاندارد شامل ۳۰۰۰ نمونه مثبت و ۳۰۰۰ نمونه منفی آموزش داده شدند. نتایج نشان داد که مدل BERT با دقت ۸۹ درصد و عملکرد برتر در معیارهای مختلف، بهترین گزینه برای تحلیل احساسات بوده و در مقایسه با SVM و BiLSTM توانایی بیشتری در درک بافت زبانی نظرات دارد.
▫️یافتهها نشان میدهند که ویژگیهای هتل در دورههای مختلف بحران دچار نوسانات قابل توجهی میشوند. بُعد محیط پیش از بحران بیشترین احساس مثبت را داشته اما در اوج بحران با افت مواجه شده و در دوره بهبود بخشی از این افت جبران شده است. بُعد بهداشت بیشترین افزایش احساس منفی را نشان داده و نقش آن در شرایط بحران سلامت برجستهتر شده است. موقعیت مکانی پایدارترین بُعد مثبت در دوره بحران بوده و بُعد ارزش نیز بر اثر سیاستهای تخفیفی در دوره بهبود افزایش یافته است. علاوه بر این، تغییر ترکیب مسافران، مانند افزایش سهم زوجها، بهعنوان یکی از عوامل اثرگذار بر دگرگونی الگوهای عاطفی شناسایی شده است.
▫️از منظر نظری، پژوهش نشان میدهد که چرخه توجه به مسئله در شرایط بحرانهای همزمان به شکل ساده و خطی عمل نمیکند و ممکن است چندین قله توجه را در مراحل مختلف تجربه کند. ترکیب نظریههای شناختی با دادهکاوی در مقیاس گسترده نیز تصویری دقیقتر از واکنشهای احساسی مصرفکنندگان ارائه میدهد.
▫️در بعد مدیریتی، مقاله تأکید میکند که مدیران هتلها باید در دوره بحران بر ابعادی مانند بهداشت و محیط تمرکز ویژه داشته باشند و از طریق اطلاعرسانی شفاف و ارتقای استانداردها اعتماد مشتریان را بازیابند. همچنین استفاده از استراتژیهای قیمتگذاری انعطافپذیر در دوره بهبود و طراحی خدمات متناسب با گروههای مختلف مشتریان میتواند روند بازیابی را تسریع کند.
▫️پژوهش در پایان به محدودیتهایی همچون حذف نظرات خنثی و مختلط، اتکا به دو پلتفرم خاص و استفاده از طبقهبندی تکبرچسبی اشاره کرده و پیشنهاد میدهد مطالعات آینده با استفاده از دادههای متنوعتر و مدلهای چندبرچسبی تصویری جامعتر از دینامیکهای احساسی گردشگران ارائه دهند.
✅ میتوانید این مقاله را در لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/qn9380
#تحلیل_عظیم_داده
#معرفی_مقاله
#صبا_بزرگی
www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics
BDBAnalytics
معرفی مقالات حوزه عظیم دادهها: Recovery of hotels from the crises: evidence from tourists’ emotional changes by deep learning…
✍نویسندگان: Wenqing Xu et al. 📔نام ژورنال:Asia Pacific Journal of Tourism Research 🗓سال انتشار: 2025 ▫️در این مقاله نویسندگان به بررسی چگونگی تغییر احساسات گردشگران نسبت به هتلهای هنگکنگ در مواجهه […]
📊 مطالعه موردی: تحلیل دادههای عظیم در مایکروسافت (Microsoft)
مایکروسافت یکی از قدیمیترین و تأثیرگذارترین بازیگران دنیای فناوری است که از سالها پیش، داده و تحلیل داده را بهعنوان مزیت رقابتی در قلب محصولات و خدمات خود قرار داده است. برخلاف بسیاری از شرکتها که با ظهور Big Data وارد این حوزه شدند، تفکر «دسترسی به اطلاعات درست، در زمان درست و برای فرد درست» از ابتدا در DNA مایکروسافت وجود داشت.
امروزه تحلیل دادههای عظیم در محصولات تجاری، عملیات داخلی، امنیت، اینترنت اشیا و هوش مصنوعی این شرکت نقشی محوری دارد.
🔍 مایکروسافت و دادههای عظیم: از پیشگامان تا معماران اکوسیستم داده
مایکروسافت از نخستین شرکتهایی بود که مفهوم تحلیل داده را در مقیاس بزرگ تجربه کرد. حتی پیش از تأسیس رسمی شرکت، بنیانگذاران آن روی پروژههای تحلیل دادههای ترافیکی کار میکردند؛ نشانهای از نگاه دادهمحور عمیق این شرکت.
در سالهای بعد، این رویکرد در موتور جستجوی Bing، سیستمعامل Windows، مجموعه Office و پلتفرم ابری Azure بهصورت گسترده توسعه یافت.
📌 نوآوریهای کلیدی مایکروسافت در تحلیل دادههای عظیم
تحلیل دادههای جستجو و رفتار کاربران در Bing
مایکروسافت با توسعه Bing وارد رقابت مستقیم با گوگل شد. اگرچه سهم بازار آن کمتر است، اما Bing با تحلیل دادههای حجیم جستجو، دادههای مکانی و سیگنالهای اجتماعی، وزن بیشتری به موقعیت جغرافیایی و رفتار کاربران میدهد. این رویکرد نمونهای از استفاده هدفمند از Big Data برای بهبود رتبهبندی و شخصیسازی نتایج جستجو است.
تحلیل دادههای عظیم در محصولات مصرفی (نمونه Kinect)
یکی از نمونههای شاخص، دستگاه Kinect است که با استفاده از حسگرها و دوربینها، دادههای رفتاری کاربران مانند حرکات بدن و الگوهای حرکتی را بهصورت بلادرنگ ثبت میکرد. پردازش این دادههای جریانی و حجیم، مایکروسافت را با چالشهای جدی ذخیرهسازی و تحلیل آنی مواجه کرد؛ چالشهایی که نقش مهمی در تکامل زیرساختهای Big Data و Azure داشتند.
ارائه تحلیل دادههای عظیم بهعنوان سرویس (Azure و Hadoop)
مایکروسافت خیلی زود دریافت که Big Data فقط یک ابزار داخلی نیست، بلکه میتواند به یک سرویس تجاری تبدیل شود. در همین مسیر، Hadoop بهصورت بومی وارد Azure شد، SQL Server با معماریهای توزیعشده ترکیب گردید و زیرساختهایی برای پردازش دادههای حجیم سازمانی شکل گرفت. این مسیر امروز در قالب سرویسهایی مانند Azure Synapse Analytics، Azure Data Lake و Microsoft Fabric تکامل یافته است.
📌 تحلیل دادههای عظیم در عملیات و امنیت
مایکروسافت روزانه میلیاردها رویداد از کاربران Windows و Office دریافت و تحلیل میکند؛ دادههایی که برای تشخیص باگها، بهبود تجربه کاربری و طراحی نسخههای آینده به کار میروند. همچنین تحلیل میلیاردها سیگنال امنیتی در روز، پایهی سرویسهایی مانند Microsoft Defender و Azure Security Center را تشکیل میدهد.
⚖️ چالشها و چشمانداز آینده
در کنار مزایا، تحلیل دادههای عظیم با چالشهایی مانند حریم خصوصی کاربران و پیچیدگی قوانین داده همراه بوده است. مایکروسافت با تمرکز بر شفافیت و انطباق با مقرراتی مانند GDPR تلاش کرده این مسائل را مدیریت کند.
چشمانداز این شرکت، همگرایی Big Data، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیاست؛ جایی که داده خام تا تصمیمگیری مدیریتی در یک زنجیره یکپارچه قرار میگیرد.
✅ مایکروسافت با تکیه بر تحلیل دادههای عظیم، نهتنها محصولات خود را بهبود داده، بلکه زیرساختی ساخته است که هزاران سازمان دیگر نیز بتوانند دادهمحور شوند.
📍جهت مطالعه این مطالب همچنین میتوانید به لینک زیر مراجعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/nh4377
#مطالعه_موردی
#تحلیل_داده
#مایکروسافت
#دادههای_عظیم
#امین_صالح_نژاد
@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
مایکروسافت یکی از قدیمیترین و تأثیرگذارترین بازیگران دنیای فناوری است که از سالها پیش، داده و تحلیل داده را بهعنوان مزیت رقابتی در قلب محصولات و خدمات خود قرار داده است. برخلاف بسیاری از شرکتها که با ظهور Big Data وارد این حوزه شدند، تفکر «دسترسی به اطلاعات درست، در زمان درست و برای فرد درست» از ابتدا در DNA مایکروسافت وجود داشت.
امروزه تحلیل دادههای عظیم در محصولات تجاری، عملیات داخلی، امنیت، اینترنت اشیا و هوش مصنوعی این شرکت نقشی محوری دارد.
🔍 مایکروسافت و دادههای عظیم: از پیشگامان تا معماران اکوسیستم داده
مایکروسافت از نخستین شرکتهایی بود که مفهوم تحلیل داده را در مقیاس بزرگ تجربه کرد. حتی پیش از تأسیس رسمی شرکت، بنیانگذاران آن روی پروژههای تحلیل دادههای ترافیکی کار میکردند؛ نشانهای از نگاه دادهمحور عمیق این شرکت.
در سالهای بعد، این رویکرد در موتور جستجوی Bing، سیستمعامل Windows، مجموعه Office و پلتفرم ابری Azure بهصورت گسترده توسعه یافت.
📌 نوآوریهای کلیدی مایکروسافت در تحلیل دادههای عظیم
تحلیل دادههای جستجو و رفتار کاربران در Bing
مایکروسافت با توسعه Bing وارد رقابت مستقیم با گوگل شد. اگرچه سهم بازار آن کمتر است، اما Bing با تحلیل دادههای حجیم جستجو، دادههای مکانی و سیگنالهای اجتماعی، وزن بیشتری به موقعیت جغرافیایی و رفتار کاربران میدهد. این رویکرد نمونهای از استفاده هدفمند از Big Data برای بهبود رتبهبندی و شخصیسازی نتایج جستجو است.
تحلیل دادههای عظیم در محصولات مصرفی (نمونه Kinect)
یکی از نمونههای شاخص، دستگاه Kinect است که با استفاده از حسگرها و دوربینها، دادههای رفتاری کاربران مانند حرکات بدن و الگوهای حرکتی را بهصورت بلادرنگ ثبت میکرد. پردازش این دادههای جریانی و حجیم، مایکروسافت را با چالشهای جدی ذخیرهسازی و تحلیل آنی مواجه کرد؛ چالشهایی که نقش مهمی در تکامل زیرساختهای Big Data و Azure داشتند.
ارائه تحلیل دادههای عظیم بهعنوان سرویس (Azure و Hadoop)
مایکروسافت خیلی زود دریافت که Big Data فقط یک ابزار داخلی نیست، بلکه میتواند به یک سرویس تجاری تبدیل شود. در همین مسیر، Hadoop بهصورت بومی وارد Azure شد، SQL Server با معماریهای توزیعشده ترکیب گردید و زیرساختهایی برای پردازش دادههای حجیم سازمانی شکل گرفت. این مسیر امروز در قالب سرویسهایی مانند Azure Synapse Analytics، Azure Data Lake و Microsoft Fabric تکامل یافته است.
📌 تحلیل دادههای عظیم در عملیات و امنیت
مایکروسافت روزانه میلیاردها رویداد از کاربران Windows و Office دریافت و تحلیل میکند؛ دادههایی که برای تشخیص باگها، بهبود تجربه کاربری و طراحی نسخههای آینده به کار میروند. همچنین تحلیل میلیاردها سیگنال امنیتی در روز، پایهی سرویسهایی مانند Microsoft Defender و Azure Security Center را تشکیل میدهد.
⚖️ چالشها و چشمانداز آینده
در کنار مزایا، تحلیل دادههای عظیم با چالشهایی مانند حریم خصوصی کاربران و پیچیدگی قوانین داده همراه بوده است. مایکروسافت با تمرکز بر شفافیت و انطباق با مقرراتی مانند GDPR تلاش کرده این مسائل را مدیریت کند.
چشمانداز این شرکت، همگرایی Big Data، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیاست؛ جایی که داده خام تا تصمیمگیری مدیریتی در یک زنجیره یکپارچه قرار میگیرد.
✅ مایکروسافت با تکیه بر تحلیل دادههای عظیم، نهتنها محصولات خود را بهبود داده، بلکه زیرساختی ساخته است که هزاران سازمان دیگر نیز بتوانند دادهمحور شوند.
📍جهت مطالعه این مطالب همچنین میتوانید به لینک زیر مراجعه فرمایید.
🔗 https://B2n.ir/nh4377
#مطالعه_موردی
#تحلیل_داده
#مایکروسافت
#دادههای_عظیم
#امین_صالح_نژاد
@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
👏1