🔵 SYSTEMS ANALYSIS AND DESIGN METHODS – Telegram
🔵 SYSTEMS ANALYSIS AND DESIGN METHODS
1.43K subscribers
647 photos
86 videos
587 files
308 links
آنالیز، تحلیل و طراحی نرم افزار
⛳️ لینک گروه:
☀️https://telegram.me/joinchat/Bvjv_j9FFJ_Ngf37Pp4poQ
ارتباط با ادمین : @Batis13
اولین پست :
https://news.1rj.ru/str/SystemAnalysis/5
Download Telegram
🍀 نتایج جالبی از آخرین بررسی امنیت سیستمهای عامل 🍀 سیستم عامل اندروید نا امن ترین سیستم ها ‼️
Forwarded from ⭕️ @panachannel
95-10-13 _Big Data.pdf
5 MB
♦️کاربرد کلان داده (Big Data) در صنعت بانکداری
Forwarded from ⭕️ @panachannel
♦️Installing and Administering Microsoft SQL Server 2016
-
https://goo.gl/zcld0e
-

⭕️ @panachannel
♣️ GRID Computing : 🔰🔰
🔆 Introduction to GRID Computing 🔰🔰
☀️ Introduction to Grid Computing ☀️ IBM
☀️ XP in a Nutshell ☀️
☀️LEAN Management System
☀️Scrum & XP are instances of Agile & Lean ☀️
ویژگی های داده های حجیم (Big Data)

به صورت کلی دیتای حجیم با 5 ویژگی زیر شناخته می شود:

🔘حجم: کمیت داده هایی که جمع آوری می شود اهمیت زیادی
دارند. اندازه دیتا مشخص می کند که آیا این داده ها می توانند
به صورت بالقوه دیتای حجیم تلقی شوند یا نه؟

🔘تنوع: یکی دیگر از مشخصات داده های حجیم، تنوع داده ها
است. بنابراین اینکه داده ها مربوط به چه صنعتی است و چه
مفهومی را پشتیبانی می کند و درنتیجه چقدر نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد ، در تعیین آنها به عنوان داده
حجیم نقش دارد.

🔘سرعت :میزان دیتای تولید شده در یک بازه زمانی یا به عبارت بهتر، سرعت ایجاد داده های جدید یکی دیگر از مشخصه
های داده های حجیم است.

🔘تغییر: تغییر داده های ورودی، یکی از اصلی ترین مشکلات مرتبط با داده های حجیم است. این مفهوم به ناپایداری محیط
هایی که دیتا در آن تولید می شود بر می گردد. هر چه ناپایداری در محیط بیشتر باشد، مدیریت و تحلیل داده ها سخت تر
خواهد شد.

🔘پیچیدگی: مدیریت داده ها فرآیند بسیار پیچیده ای است، به ویژه وقتی که حجم زیادی از داده های پیچیده از منابع
مختلفی تولید شود که نیاز به یکپارچه سازی و همگن سازی دارد.