آموزش

چگونگی تربیت و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی

تربیت و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی (Enterprise AI Models) فرآیندی پیچیده و چندبعدی است که شامل طراحی، آموزش، ارزیابی،…

بیشتر بخوانید »

پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با هوش مصنوعی

🚨 پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با هوش مصنوعی (Early Warning System using AI — EWS-AI) 🔍 “پیش‌بینی بحران، بهتر از مدیریت…

بیشتر بخوانید »

از سیلوهای ایزوله تا هم‌افزایی استراتژیک

چکیده در مهندسی نرم‌افزار سنتی، وجود سیستم‌های مستقل برای هر واحد کسب‌وکار (مانند CRM برای فروش، سیستم تیکتینگ برای پشتیبانی)…

بیشتر بخوانید »

چرا اسکیمای عالی OLTP، یک ضدالگوی مهلک برای OLAP است

چکیده در دنیای مهندسی نرم‌افزار، یک اسکیمای پایگاه داده به شدت نرمالایزشده (مانند فرم سوم نرمال – 3NF) نماد طراحی…

بیشتر بخوانید »

معماری مهندسی برای غلبه بر بدهی معنایی و ساخت مستندات زنده

چکیده در بسیاری از تیم‌های نرم‌افزاری، این فرض نانوشته وجود دارد که “توسعه‌دهندگان می‌دانند هر ستون به چه معناست”. این…

بیشتر بخوانید »

معماری استخراج و حاکمیت بر منطق کسب‌وکار در عصر داده

چکیده در مهندسی نرم‌افزار سنتی، پیاده‌سازی منطق کسب‌وکار (Business Logic) در دل کد اپلیکیشن یک اصل بنیادین است. اما همین…

بیشتر بخوانید »

معماری مهندسی لاگ‌های ساختاریافته به عنوان منبع داده تحلیلی

چکیده برای دهه‌ها، لاگ‌ها بهترین دوست یک توسعه‌دهنده برای اشکال‌زدایی (Debugging) بوده‌اند؛ رشته‌های متنی ساده‌ای که وضعیت داخلی یک اپلیکیشن…

بیشتر بخوانید »

بدهی داده (Data Debt)

چکیده در دنیای امروز که سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک به داده‌ها متکی هستند، کیفیت، دسترس‌پذیری و قابلیت…

بیشتر بخوانید »

سیلوهای داده (Data Silos)

۱. سیلوهای داده چیست؟ سیلوی داده (Data Silo) یک مخزن از داده‌ها است که از سایر بخش‌های یک سازمان جدا و…

بیشتر بخوانید »

معماری قراردادهای داده برای جلوگیری از شکست‌های زنجیره‌ای در اکوسیستم داده

چکیده در دنیای چابک توسعه نرم‌افزار، تغییر یک اصل ثابت است. یک توسعه‌دهنده برای بهبود خوانایی کد، فیلد uid را به user_id تغییر نام…

بیشتر بخوانید »
دکمه بازگشت به بالا