📊 معماری داده برای مدیریت و تحلیل

💡 این تصویر معماری داده را نمایش می‌دهد که شامل لایه‌های مختلفی از منابع داده، ذخیره‌سازی، تحلیل، امنیت و نمایش است. با این ساختار، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های خود را مدیریت، تحلیل و مصورسازی کرده و استراتژی داده‌ای موثرتری ایجاد کنند:

منابع داده (Data Sources): شامل پایگاه داده‌ها، ویدئوها، تصاویر و حسگرها.
لایه ورود داده (Ingestion Layer): انتقال داده به پلتفرم.
لایه ذخیره‌سازی (Hadoop Storage Layer): HDFS و پایگاه‌های داده NoSQL.
لایه مدیریت (Hadoop Platform Management): ابزارهایی مانند Hive و MapReduce.
موتورهای تحلیل (Analytics Engines): تحلیل آماری، متنی، لحظه‌ای و موتور جستجو.
انبار داده (Data Warehouses): ذخیره و پردازش داده‌های تحلیل‌شده.
لایه امنیت (Security Layer): حفاظت از داده‌ها.
لایه نظارت (Monitoring Layer): نظارت بر عملکرد.
لایه نمایش (Visualization Layer): ابزارهای مصورسازی و تحلیل برای کاربران.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science