เช่นเดียวกับผู้ขายที่ต้องพึ่งพาไปรษณีย์ของสหรัฐฯ หรือ UPS ในการส่งสินค้าให้กับลูกค้า พนักงานก็พึ่งพาท่อส่งข้อมูลเพื่อส่งข้อมูลที่พวกเขาต้องการเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจและทำการตัดสินใจ เครือข่ายช่องข้อมูลนี้ทำงานอยู่เบื้องหลัง กระจายข้อมูลที่ประมวลผลผ่านระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กและฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับใดๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ของคุณ
มูลค่าของการเชื่อมต่อระบบข้อมูลด้วยไปป์ไลน์ยังคงเติบโต เนื่องจากบริษัทต่างๆ จำเป็นต้องใช้ข้อมูลการสตรีมจำนวนมากเร็วขึ้น โดยให้บริการในรูปแบบต่างๆ ดังนั้น ผู้จัดการที่เข้าใจไปป์ไลน์ข้อมูลในระดับสูงจะสามารถย้ายข้อมูลดิบไปยังข้อมูลที่เห็นบนแดชบอร์ดหรือรายงานได้ดีขึ้น ประหยัดที่สุด
ไปป์ไลน์ข้อมูลคืออะไร?
ไปป์ไลน์ข้อมูลอธิบายองค์ประกอบการประมวลผลข้อมูล เชื่อมต่อในชุดโดยเอาต์พุตข้อมูลของช่องสัญญาณหนึ่งทำหน้าที่เป็นอินพุตสำหรับช่องสัญญาณถัดไป ท่อเหล่านี้เริ่มต้นที่ต้นทาง ซึ่งระบบนำเข้าโดยการเปลี่ยนหรือจำลองและย้ายไปยังปลายทางใหม่
โปรแกรมคอมพิวเตอร์สร้าง ปรับเปลี่ยน แปลง หรือบรรจุข้อมูลเข้าในโปรแกรมเพิ่มเติม ผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ผ่านการกลั่น ที่จุดใหม่นั้น จากนั้น ระบบคอมพิวเตอร์อื่นอาจรับเอาต์พุตข้อมูลที่ประมวลผลแล้วในไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นอินพุต
ข้อมูลจะดำเนินต่อไปตามการเชื่อมต่อแต่ละครั้งและผ่านกระบวนการทำความสะอาดและไปป์ไลน์ที่แตกต่างกันจนกว่าจะถึงสถานะสิ้นเปลือง จากนั้นพนักงานจะใช้มันในงาน หรือข้อมูลนั้นจะถูกจัดเก็บไว้ในที่เก็บข้อมูล เช่น คลังข้อมูล.
นอกจากการขนส่งข้อมูลแล้ว ท่อบางชนิดยังทำความสะอาด แปลง และแปลงข้อมูลขณะที่มันเคลื่อนผ่าน คล้ายกับวิธีที่ระบบย่อยอาหารของคนเราย่อยสลายอาหาร ช่องข้อมูลอื่น ๆ รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับเครือข่ายไปป์ไลน์ทั่วทั้งองค์กร โดยจัดให้มีการตรวจสอบความสมบูรณ์ของเครือข่ายแบบ end-to-end หรือที่เรียกว่า ความสามารถในการสังเกตข้อมูล.
เหตุใดบริษัทจึงใช้ท่อส่งข้อมูล
บริษัทต่างๆ ค้นพบท่อส่งข้อมูลที่ดีที่สามารถปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น บำรุงรักษาได้ และรวดเร็ว ไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติที่สร้างและจัดการโดยอัลกอริทึมสามารถปรากฏขึ้นหรือหดกลับเมื่อจำเป็น นอกจากนี้ ไปป์ไลน์ข้อมูลยังสามารถเปลี่ยนเส้นทางข้อมูลไปยังท่ออื่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ข้อมูลติดขัดและขนส่งข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
ไปป์ไลน์ข้อมูลมีส่วนสำคัญที่แตกต่างกัน การจัดการข้อมูล ต้องการทั่วทั้งองค์กร ตัวอย่าง ได้แก่:
- การรวมข้อมูล: ตัวเชื่อมต่อที่จัดแพคเกจและส่งข้อมูลจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง รวมถึงการประมวลผลสตรีมข้อมูลตามเหตุการณ์และแบบกลุ่ม
- คุณภาพข้อมูล/รัฐบาลข้อมูล: ท่อร้อยสายไฟที่กำหนดและบังคับใช้กฎคุณภาพข้อมูลตามนโยบายองค์กรและข้อบังคับอุตสาหกรรมสำหรับเอาต์พุตข้อมูล
- การทำรายการข้อมูล/การจัดการข้อมูลเมตา: ไปป์ไลน์ที่เชื่อมต่อและสแกนข้อมูลเมตาสำหรับฐานข้อมูลทุกประเภท และให้บริบทข้อมูลองค์กร
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ช่องทางที่ ตรวจจับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและป้องกันการละเมิด
ความท้าทาย XNUMX ประการที่องค์กรต้องเผชิญ
องค์กรที่ใช้ประโยชน์จากดาต้าไปป์ไลน์ต้องเผชิญกับความท้าทายอย่างน้อย XNUMX ประการ ได้แก่ ความซับซ้อน ต้นทุนที่เพิ่มขึ้น และความปลอดภัย
ความซับซ้อน
วิศวกรต้องแนบหรือเปลี่ยนท่อข้อมูลเมื่อข้อกำหนดด้านข้อมูลธุรกิจเปลี่ยนแปลง เพิ่มความซับซ้อนในการใช้และบำรุงรักษาช่องสัญญาณ นอกจากนี้ พนักงานจำเป็นต้องย้ายข้อมูลข้ามสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบไฮบริดที่เชื่อมต่อกัน รวมถึงข้อมูลในองค์กรที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เช่น Microsoft Azure
การจัดการที่แตกต่างกันมากมาย คอมพิวเตอร์เมฆ สถานที่ต่างๆ เพิ่มความยุ่งยากให้กับท่อส่งข้อมูลเนื่องจากความท้าทายในการปรับขนาดเครือข่ายไปป์ไลน์ข้อมูล เมื่อวิศวกรไม่สามารถออกแบบสถาปัตยกรรมได้อย่างเหมาะสม ช่องข้อมูลทั่วทั้งองค์กร การเคลื่อนไหวของข้อมูลช้าลง หรือพนักงานไม่ได้รับข้อมูลที่ต้องการและต้องทำเพิ่มเติม การล้างข้อมูล.
Gur Steif ประธานระบบอัตโนมัติทางธุรกิจดิจิทัลของ BMC Software พูดถึงวิธีการ การต่อสู้ของ บริษัท เพื่อฝังระบบไปป์ไลน์ที่ซับซ้อนลงในแอปพลิเคชันที่สำคัญ ดังนั้น องค์กรจำเป็นต้องลงทุนในแพลตฟอร์มการจัดการเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่ช่วยให้ข้อมูลไหลลื่นและต้องการความซับซ้อน DataOps ความรู้
ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น
เมื่อเทคโนโลยีข้อมูลใหม่เกิดขึ้น ธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญ ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น เพื่อปรับปรุงไปป์ไลน์ข้อมูลแต่ละอันให้ทันสมัยเพื่อปรับใช้ นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ ยังต้องใช้จ่ายมากขึ้นในการบำรุงรักษาท่อส่งน้ำมันและการพัฒนาความรู้ด้านเทคนิค
แหล่งที่มาของต้นทุนอื่นมาจาก การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น โดยวิศวกรต้นน้ำ ใกล้ต้นทาง ในบางครั้ง นักพัฒนาซอฟต์แวร์เหล่านี้ไม่สามารถมองเห็นการแตกสาขาของโค้ดได้โดยตรง ทำให้กระบวนการข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งกระบวนการเสียหายเมื่อข้อมูลเดินทางผ่านท่อส่ง
ความปลอดภัยของข้อมูล
วิศวกรจำเป็นต้องรับรองความปลอดภัยของข้อมูลเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด เนื่องจากข้อมูลจะไหลไปตามช่องข้อมูลต่างๆ ไปยังผู้ชม ตัวอย่างเช่น นักบัญชีของบริษัทอาจต้องการข้อมูลบัตรเครดิตที่ละเอียดอ่อนที่ส่งผ่านไปป์ไลน์ซึ่งไม่ควรส่งไปยังเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้า
ดังนั้น ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยจึงเพิ่มขึ้นหากวิศวกรไม่มีวิธีดูข้อมูลขณะที่ข้อมูลไหลลงสู่ท่อส่ง Ponemon Research ตั้งข้อสังเกตว่า ลด 63% นักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยเรียกการขาดความสามารถในการมองเห็นเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐานว่าเป็นปัจจัยกดดัน
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ไปป์ไลน์ข้อมูล
การใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลจำเป็นต้องมีความสมดุลที่ละเอียดอ่อนในการทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุดสำหรับการสร้างและบำรุงรักษา แน่นอนว่าองค์กรจำเป็นต้องเลือกสิ่งที่ดีที่สุด สถาปัตยกรรมข้อมูล ด้วยไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปลอดภัย คล่องตัว และแข็งแกร่งในการดำเนินงาน
นอกจากนี้ บริษัทจำเป็นต้องพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:
- เทคโนโลยี AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML): องค์กรต่างๆ จะใช้ ML ในการระบุรูปแบบการไหลของข้อมูล ซึ่งจะปรับการไหลของข้อมูลให้เหมาะสมที่สุดไปยังทุกส่วนขององค์กร นอกจากนี้ บริการ ML ที่ดีจะทำให้การไหลเวียนของข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการอำนวยความสะดวกในการผสานรวมด้วยตนเอง การรักษา และการปรับแต่งไปป์ไลน์ข้อมูล ภายในปี 2025 โมเดล AI จะเข้ามาแทนที่ ลด 60% ที่มีอยู่รวมถึงท่อส่งข้อมูลที่สร้างจากข้อมูลแบบดั้งเดิม
- ความสามารถในการสังเกตข้อมูล: ความสามารถในการสังเกตข้อมูล ให้วิศวกรดูแลแบบองค์รวมของเครือข่ายไปป์ไลน์ข้อมูลทั้งหมด รวมถึงการประสานงาน ด้วยความช่วยเหลือจากความสามารถในการสังเกตข้อมูล วิศวกรจึงรู้ว่าท่อข้อมูลทำงานอย่างไร และอะไรที่ต้องเปลี่ยนแปลง แก้ไข หรือตัดทอน
- การจัดการข้อมูลเมตา: การได้รับความสามารถในการสังเกตข้อมูลที่ดีจำเป็นต้องใช้ข้อมูลเมตาให้เกิดประโยชน์สูงสุด หรือที่เรียกว่าข้อมูลที่อธิบายข้อมูล ดังนั้น บริษัทจะใช้ก การจัดการเมตาดาต้า โครงสร้างเพื่อรวมที่มีอยู่กับข้อมูลเมตาที่ใช้งานอยู่ใหม่เพื่อให้ได้ระบบอัตโนมัติ ข้อมูลเชิงลึก และการมีส่วนร่วมตามท่อข้อมูลที่ต้องการ
เครื่องมือที่ช่วยจัดการไปป์ไลน์ข้อมูล
ธุรกิจต่างๆ ต้องอาศัยเครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อช่วยสร้าง ปรับใช้ และรักษาการเชื่อมต่อข้อมูล ทรัพยากรเหล่านี้จะย้ายข้อมูลจากหลายๆ ต้นทางถึงปลายทาง มีประสิทธิภาพมากขึ้น รองรับกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ
ในขณะที่องค์กรบางแห่งวางแผนในการพัฒนาและบำรุงรักษาเครื่องมือภายในแบบพิเศษ พวกเขาสามารถระบายทรัพยากรขององค์กรเพื่อจัดการได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลไหลเวียนในสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ เป็นผลให้บางธุรกิจหันไปหาผู้ขายบุคคลที่สามเพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายเหล่านี้
เครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลของบุคคลที่สามมีสองรูปแบบ ข้อมูลทั่วไปบางอย่างรวบรวม ประมวลผล และส่งข้อมูลผ่านบริการคลาวด์ต่างๆ ตัวอย่าง ได้แก่:
- กาว AWS: แพลตฟอร์มโค้ดต่ำ แยก แปลง โหลด (ETL) แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มีที่เก็บข้อมูลเมตาส่วนกลางและ ใช้ ML เพื่อขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนและล้างข้อมูล
- โรงงานข้อมูล Azure: บริการจัดการเคลื่อนย้ายข้อมูลและแปลงข้อมูลระหว่าง แหล่งข้อมูล Azureโดยใช้ความสามารถในการสังเกตข้อมูล เมตาดาต้าและ เรียนรู้เครื่อง
- คลาวเดอรา: บริการข้อมูลที่จัดการข้อมูลบนคลาวด์ขององค์กรต่างๆ ปรับปรุงการจำลองข้อมูลและการใช้งาน NiFi – เครื่องมือรวมข้อมูลที่รวดเร็ว ง่าย และปลอดภัย
- ฟิวชั่นข้อมูล Google Cloud: ผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์และเป็นรากฐานของการรวมข้อมูลของ Google รวมถึง ความสามารถในการสังเกตข้อมูลและข้อมูลเมตาการรวม
- IBM Information Server สำหรับ IBM Cloud Pak สำหรับข้อมูล: เซิร์ฟเวอร์ที่มีความสามารถในการรวมข้อมูล คุณภาพ และการกำกับดูแลโดยใช้ความสามารถของ ML
- เซิร์ฟเวอร์ข้อมูล IBM Infosphere: บริการที่มีการจัดการบนคลาวด์ใดๆ หรือจัดการด้วยตนเองสำหรับโครงสร้างพื้นฐานของลูกค้าที่ใช้ ML
- อินฟอร์มาติกา: แพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะที่ประกอบด้วยการเชื่อมต่อแบบเนทีฟ การส่งผ่านข้อมูล คุณภาพ การกำกับดูแล การจัดรายการผ่านข้อมูลเมตาทั่วทั้งองค์กร ความเป็นส่วนตัว และการจัดการข้อมูลหลักบนคลาวด์หลายตัว
- นิทาน: ระบบนิเวศข้อมูลทั้งหมดที่ไม่ขึ้นกับคลาวด์และฝัง ML ไว้ในโครงสร้างข้อมูล
เครื่องมืออื่นๆ ที่เชี่ยวชาญในการจัดเตรียมและบรรจุข้อมูลสำหรับการจัดส่ง:
- ไฟว์ทราน: ไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีการตั้งค่าต่ำ ไม่มีการกำหนดค่า และไม่ต้องบำรุงรักษา ซึ่งจะยกข้อมูลจากแหล่งปฏิบัติการและส่งไปยังคลังสินค้าระบบคลาวด์ที่ทันสมัย
- มาติลเลียน: แพลตฟอร์ม ETL แบบไดนามิกที่ทำการปรับเปลี่ยนตามเวลาจริงหากกระบวนการข้อมูลใช้เวลานานเกินไปหรือล้มเหลว
- อลูมา: เครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลจาก Google เพื่อการควบคุมและการมองเห็นกระบวนการข้อมูลอัตโนมัติที่ง่ายขึ้น
- ตะเข็บ: เครื่องมือ ETL และคลังข้อมูลจับคู่กับ Talend ที่ย้ายและจัดการข้อมูลจากหลายแหล่ง
ในระดับองค์กร ธุรกิจต่างๆ จะใช้ทรัพยากรไปป์ไลน์ข้อมูลทั่วไปอย่างน้อยหนึ่งรายการ ซึ่งครอบคลุมบริการต่างๆ ในหลายคลาวด์ และอีกหนึ่งทรัพยากรเฉพาะเพื่อจัดการกับความซับซ้อนของการเตรียมข้อมูล
สรุป
สถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ใด ๆ จำเป็นต้องมีเครือข่ายไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อย้ายข้อมูลจากสถานะดิบไปยังสถานะที่ใช้งานได้ ไปป์ไลน์ข้อมูลให้ความยืดหยุ่นและความเร็วในการขนส่งข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจและการจัดการข้อมูล
แม้ว่าไปป์ไลน์ข้อมูลที่ดำเนินการไม่ดีจะนำไปสู่ความซับซ้อน ต้นทุน และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น การใช้สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ดีกับเครื่องมือข้อมูลที่ดีจะช่วยเพิ่มศักยภาพของท่อข้อมูลทั่วทั้งองค์กร
As Chris Gladwin ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Ocient, บันทึก, ไปป์ไลน์ข้อมูลจะมีความสำคัญมากขึ้นในการรับข้อมูลที่หลากหลายได้เป็นอย่างดี อนาคตจะนำมาซึ่งการปรับปรุงไปป์ไลน์ข้อมูลด้วยการรวมข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งง่ายต่อการจัดการ
รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/data-pipelines-an-overview/
- a
- เกี่ยวกับเรา
- สามารถเข้าถึงได้
- ข้าม
- คล่องแคล่ว
- ปรับ
- นอกจากนี้
- นอกจากนี้
- เพิ่ม
- การปรับเปลี่ยน
- กับ
- เปรียว
- AI
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- อเมซอน
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- และโครงสร้างพื้นฐาน
- อื่น
- ปรากฏ
- การใช้งาน
- ใช้
- สถาปัตยกรรม
- แนบ
- การพิจารณาคดี
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- สีฟ้า
- พื้นหลัง
- ยอดคงเหลือ
- เพราะ
- กลายเป็น
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- บีเอ็มซี
- หมดสภาพ
- แบ่ง
- นำ
- สร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- โทรศัพท์
- ไม่ได้
- ความสามารถในการ
- บัตร
- ส่วนกลาง
- ผู้บริหารสูงสุด
- อย่างแน่นอน
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- ช่อง
- ช่อง
- Choose
- ใกล้ชิด
- เมฆ
- บริการคลาวด์
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- รหัส
- รวบรวม
- รวมกัน
- อย่างไร
- บริษัท
- บริษัท
- ความซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- คอมพิวเตอร์
- เชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- ดังนั้น
- พิจารณา
- บริโภค
- อย่างต่อเนื่อง
- สนับสนุน
- ควบคุม
- แปลง
- ไทม์ไลน์การ
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- เครดิต
- บัตรเครดิต
- วิกฤติ
- ลูกค้า
- บริการลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การรวมข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- แพลตฟอร์มข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- การประมวลผล
- คุณภาพของข้อมูล
- ความปลอดภัยของข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ข้อมูล
- การตัดสินใจ
- ส่งมอบ
- มอบ
- การจัดส่ง
- ปรับใช้
- ปลายทาง
- นักพัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- ต่าง
- ดิจิตอล
- โดยตรง
- ลง
- พลวัต
- แต่ละ
- ง่ายดาย
- ระบบนิเวศ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- กากกะรุน
- พนักงาน
- จบสิ้น
- มีส่วนร่วม
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- Enterprise
- ผู้ประกอบการ
- ทั้งหมด
- สภาพแวดล้อม
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- จำเป็น
- อีเธอร์ (ETH)
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ต้องเผชิญกับ
- อำนวยความสะดวก
- โรงงาน
- ล้มเหลว
- FAST
- เร็วขึ้น
- หา
- แก้ไขปัญหา
- ความยืดหยุ่น
- มีความยืดหยุ่น
- ไหล
- ที่ไหล
- กระแส
- ดังต่อไปนี้
- อาหาร
- รากฐาน
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ความผิดหวัง
- ฟังก์ชัน
- การทำงาน
- นอกจากนี้
- การผสม
- อนาคต
- ได้รับ
- Gartner
- ได้รับ
- ได้รับ
- ให้
- Go
- ดี
- สินค้า
- การกำกับดูแล
- รัฐบาล
- ขึ้น
- จัดการ
- สุขภาพ
- ช่วย
- จุดสูง
- แบบองค์รวม
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- HTTPS
- เป็นลูกผสม
- เมฆไฮบริด
- ไอบีเอ็ม
- IBM Cloud
- แยกแยะ
- การดำเนินการ
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- ที่เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- อินพุต
- ความเข้าใจ
- ข้อมูลเชิงลึก
- บูรณาการ
- ฉลาด
- เชื่อมโยงกัน
- ภายใน
- ความซับซ้อน
- ลงทุน
- IT
- การสัมภาษณ์
- เก็บ
- ทราบ
- ความรู้
- ที่รู้จักกัน
- ไม่มี
- นำ
- การเรียนรู้
- ชั้น
- การใช้ประโยชน์
- License
- โหลด
- วันหยุด
- นาน
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- เก็บรักษา
- บำรุงรักษาได้
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- จัดการ
- หลาย
- เจ้านาย
- ความกว้างสูงสุด
- เพิ่ม
- พบ
- เมตาดาต้า
- ไมโครซอฟท์
- Microsoft Azure
- ML
- โมเดล
- ทันสมัย
- ทันสมัย
- แก้ไข
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- ย้าย
- การเคลื่อนไหว
- ย้าย
- การย้าย
- หลาย
- พื้นเมือง
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- ใหม่
- ถัดไป
- หมายเหตุ / รายละเอียดเพิ่มเติม
- ONE
- การดำเนินงาน
- การดำเนินงาน
- ประสาน
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- การควบคุม
- ภาพรวม
- แพ็คเกจ
- บรรจุภัณฑ์
- จับคู่
- ส่วน
- รูปแบบ
- ท่อ
- แผนการ
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- เป็นไปได้
- ที่มีศักยภาพ
- การปฏิบัติ
- การเตรียมความพร้อม
- ประธาน
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- โปรแกรม
- ป้องกัน
- ให้
- ให้
- การให้
- สาธารณชน
- คุณภาพ
- อย่างรวดเร็ว
- ดิบ
- ข้อมูลดิบ
- ต้นน้ำ
- เรียลไทม์
- กฎระเบียบ
- แทนที่
- การทำซ้ำ
- รายงาน
- กรุ
- ต้องการ
- ความต้องการ
- ต้อง
- การวิจัย
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- ผล
- ความเสี่ยง
- แข็งแรง
- กฎระเบียบ
- ลด
- ที่ปรับขนาดได้
- ปรับ
- การสแกน
- ปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
- มีความละเอียดอ่อน
- serverless
- บริการ
- บริการ
- หลาย
- ขยับ
- น่า
- Shutterstock
- คล้ายคลึงกัน
- ช้า
- So
- ซอฟต์แวร์
- บาง
- ซับซ้อน
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ครอบคลุม
- มีความเชี่ยวชาญ
- เฉพาะ
- ความเร็ว
- ใช้จ่าย
- จุด
- ทักษะ
- เริ่มต้น
- สถานะ
- เก็บไว้
- ที่พริ้ว
- เพรียวลม
- โครงสร้าง
- ที่สนับสนุน
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- พูดคุย
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ข้อมูล
- ที่มา
- ของพวกเขา
- ของบุคคลที่สาม
- สาม
- ตลอด
- ตลอด
- ไปยัง
- เกินไป
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ไปทาง
- แบบดั้งเดิม
- แปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- การขนส่ง
- การขนส่ง
- เดินทาง
- กลับ
- ชนิด
- เรา
- ภายใต้
- เข้าใจ
- ยูพีเอส
- ใช้
- ผู้ใช้
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- ผู้ขาย
- รายละเอียด
- ความชัดเจน
- คลังสินค้า
- อะไร
- WHO
- กว้าง
- จะ
- แรงงาน
- เวิร์กโฟลว์
- ลมทะเล