Inteligența artificială Platforme de date pentru clienți

Navigarea peisajului datelor în 2025: un ghid cuprinzător pentru terminologia modernă a datelor

Douglas KarrNoiembrie 07, 2025

14 minute citite

Datele au devenit elementul vital al operațiunilor de afaceri, stimulând procesul de luare a deciziilor și alimentează inovația în toate industriile. Pentru proprietarii de afaceri, profesioniștii în vânzări, marketerii și tehnologii deopotrivă, înțelegerea lumii vaste și complexe a datelor nu mai este opțională - este esențială.

Acest ghid cuprinzător își propune să demistifice limbajul datelor, oferind explicații clare și concise pentru peste 100 de termeni și concepte cheie. De la idei fundamentale precum Big Data și Data Analytics până la tehnologii emergente precum Inteligența Artificială și Blockchain, acoperim întregul spectru de terminologie legată de date.

Explorarea noastră este organizată în zece domenii cheie, inclusiv analiza și procesarea datelor, arhitectura și stocarea datelor, guvernarea și managementul datelor și tehnologiile emergente de date. Fiecare secțiune analizează conceptele critice care modelează modul în care colectăm, stocăm, analizăm și activăm datele în mediile de afaceri moderne.

Indiferent dacă doriți să vă îmbunătățiți cunoștințele privind datele, să îmbunătățiți strategia de date a organizației sau să rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe în tehnologia datelor, acest ghid este o resursă neprețuită. Prin descompunerea ideilor complexe în explicații accesibile, facem o punte între profesioniștii tehnici și non-tehnici, promovând o înțelegere comună a conceptelor de date în organizația dvs.

Pe măsură ce navigăm în această lume bazată pe date, lăsați acest articol să vă fie busola, ajutându-vă să înțelegeți terminologia care stă la baza peisajului nostru de afaceri din ce în ce mai centrat pe date. De la date murdare la arhitectură orientată spre servicii, vă oferim acoperire. Deci, haideți să pornim în această călătorie pentru a decoda limbajul datelor și a-i debloca potențialul pentru afacerea dvs.

Cuprins

Fiecare secțiune reprezintă un aspect crucial al peisajului modern al datelor, oferind în mod colectiv o imagine de ansamblu cuprinzătoare a domeniului. Înțelegerea acestor concepte este esențială pentru orice organizație care folosește datele în mod eficient în mediul de afaceri actual.

Analiza și prelucrarea datelor

Termeni privind tehnicile și metodologiile utilizate pentru examinarea, curățarea, transformarea și modelarea datelor pentru a descoperi informații utile, pentru a informa concluzii și pentru a sprijini luarea deciziilor. Acesta cuprinde diverse activități, de la analiza statistică de bază până la algoritmi complexi de învățare automată.

Date mare: Se referă la seturi de date extrem de mari care sunt dificil de procesat folosind metode tradiționale. Big Data se caracterizează prin nivel ridicat volumul, viteza și varietatea De informații.
Analiza datelor: Examinând seturile de date pentru a concluziona informațiile pe care le conțin. Aceasta implică aplicarea tehnicilor statistice și logice pentru a descrie, ilustra și evalua datele.
Curățarea datelor: Procesul de detectare și corectare (sau eliminare) a înregistrărilor corupte sau inexacte dintr-un set de date. Aceasta implică identificarea părților incomplete, incorecte, inexacte sau irelevante ale datelor și apoi înlocuirea, modificarea sau ștergerea acestor date murdare.
Consolidarea datelor: Procesul de colectare, integrare și organizare a datelor din diverse surse într-o bază de date sau depozit unificat, centralizat. Această bază de date consolidată devine o singură sursă de adevăr pentru informațiile, interacțiunile și preferințele clienților, permițând marketerilor să obțină o înțelegere cuprinzătoare a publicului țintă și să execute campanii mai eficiente.
Îmbogățirea datelor: Procesul de îmbunătățire, rafinare sau îmbunătățire a datelor brute. Adesea implică îmbinarea datelor din diverse surse pentru a îmbunătăți calitatea și valoarea generală a datelor.
Integrarea datelor: Practica consolidării datelor din surse disparate într-o singură vedere unificată. Acest proces include de obicei pași precum ingerarea, curățarea, maparea ETL și transformarea.
Exploatarea datelor: Procesul de descoperire a modelelor în seturi mari de date care implică metode la intersecția sistemelor de învățare automată, statistici și baze de date. Acesta își propune să extragă informații dintr-un set de date și să le transforme într-o structură ușor de înțeles pentru utilizare ulterioară.
Procesarea datelor: Colectarea și manipularea datelor pentru a produce informații semnificative. Aceasta poate include diverse forme de gestionare a datelor, cum ar fi validarea, sortarea, rezumarea, agregarea și analiza.
Transformarea datelor: Conversia datelor dintr-un format sau structură în altul. Acest lucru este adesea necesar atunci când mutați date între sisteme sau le pregătiți pentru analiză.
Analize descriptive: Rezumează datele anterioare pentru a înțelege ce s-a întâmplat de-a lungul timpului, adesea prin intermediul tablourilor de bord și rapoartelor.
Extrageți, transformați, încărcați (ETL): Un proces în trei faze în care datele sunt extrase din diverse surse, transformate pentru a se potrivi nevoilor operaționale și încărcate într-o bază de date țintă finală sau într-un depozit de date. ETL este un proces cheie în integrarea și depozitarea datelor.
Ingineria caracteristicilor: Procesul de selectare, modificare sau creare de noi variabile (caracteristici) din date brute pentru a îmbunătăți performanța modelului în învățarea automată.
Învățare automată (ML): Un subset de inteligență artificială care permite sistemelor să învețe și să se îmbunătățească din experiență fără a fi programate automat în mod explicit. Se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care pot accesa și utiliza datele pentru a învăța singuri.
Analize predictive: Practica extragerii de informații din seturile de date existente pentru a determina modele și a prezice rezultate și tendințe viitoare. Acesta prognozează ce s-ar putea întâmpla în viitor cu un nivel acceptabil de fiabilitate.
Analize prescriptive: Depășește simpla prezicere a rezultatelor prin recomandarea de acțiuni specifice pentru a obține rezultatele dorite.
Analize statistice: Știința de a colecta, de a explora și de a prezenta cantități mari de date pentru a descoperi modele și tendințe de bază. Este folosit pentru a testa ipoteze și a face predicții.
Date groase: Perspective calitative, contextuale, care dezvăluie motivațiile, emoțiile și circumstanțele din spatele comportamentelor oamenilor.
Date subțiri: Informații cantitative, de suprafață, care arată ce fac oamenii, dar nu și de ce o fac.

Arhitectura și stocarea datelor

Structurile și sistemele utilizate pentru organizarea și stocarea datelor. Include diferite tipuri de baze de date și soluții de stocare a datelor, fiecare proiectată pentru a satisface nevoile specifice de volum, viteză și varietate de date. Aceste arhitecturi formează baza pentru managementul și analiza eficientă a datelor.

Data Lake: Un depozit centralizat care stochează toate datele dvs. structurate și nestructurate la orice scară. Vă puteți stoca datele așa cum sunt, fără a fi nevoie să structurați datele și să rulați mai întâi diferite tipuri de analize.
Data Mart: O formă simplă a unui depozit de date concentrat pe un singur subiect sau zonă funcțională. Un singur departament din cadrul unei organizații îl controlează adesea.
Depozitul de date: Un depozit central de date integrate din una sau mai multe surse disparate. Acestea stochează date actuale și istorice și creează rapoarte analitice pentru lucrătorii din cunoștințe din întreaga întreprindere.
Bază de date: O colecție organizată de informații sau date structurate, stocate de obicei electronic într-un sistem informatic. O bază de date este de obicei controlată de un sistem de management al bazelor de date (DBMS).
Sistem de fișiere distribuit: Un sistem de fișiere care permite accesul la fișiere de la mai multe gazde partajate prin intermediul unei rețele de computere. Acest lucru permite mai multor utilizatori de pe mai multe mașini să partajeze fișiere și resurse de stocare.
Baza de date NoSQL: Un tip de bază de date care oferă un mecanism pentru stocarea și preluarea datelor modelate în alte mijloace decât relațiile tabulare utilizate în bazele de date relaționale (SQL). Sunt deosebit de utile pentru lucrul cu seturi mari de date distribuite.
Sistem de management al bazelor de date relaționale (RDBMS): Un tip de sistem de gestionare a bazelor de date care stochează date sub formă de tabele aferente. RDBMS-urile se bazează pe modelul relațional, un mod intuitiv și simplu de reprezentare a datelor în tabele.

Guvernarea și managementul datelor

Disponibilitatea datelor, gradul de utilizare, integritatea și securitatea în sistemele de întreprindere sunt gestionate în general. Această zonă acoperă strategiile și tehnologiile utilizate pentru a se asigura că datele sunt exacte, accesibile și conforme cu politicile organizaționale și cerințele de reglementare.

Catalog de date: Un inventar curat al activelor de date din organizație. Folosește metadatele pentru a ajuta organizațiile să își gestioneze datele. De asemenea, ajută profesioniștii în date să colecteze, să organizeze, să acceseze și să îmbogățească metadatele pentru a sprijini descoperirea și guvernarea datelor.
Conformitatea datelor: Respectarea legilor, reglementărilor și politicilor de gestionare și protecție a datelor. Aceasta include asigurarea confidențialității datelor, a securității și a utilizării adecvate în conformitate cu standardele din industrie și cerințele legale.
Etica datelor: Cadrul de principii morale care ghidează modul în care organizațiile colectează, gestionează și utilizează datele în mod responsabil, în special în ceea ce privește confidențialitatea, corectitudinea și transparența.
Guvernarea datelor: Un sistem de drepturi decizionale și responsabilități pentru procesele legate de informații, executat conform unor modele convenite care descriu cine poate întreprinde ce acțiuni cu ce informații, când, în ce circumstanțe și folosind ce metode.
Integritatea datelor: Menținerea și asigurarea acurateței și consecvenței datelor pe întregul ciclu de viață. Este un aspect critic al proiectării, implementării și utilizării oricărui sistem care stochează, procesează sau preia date.
Managementul ciclului de viață al datelor: Procesul de gestionare a informațiilor pe parcursul ciclului său de viață, de la crearea și stocarea inițială până la momentul în care devine învechită și este ștearsă. Aceasta include strategii pentru backup, arhivare și păstrarea datelor.
Linia de date: Ciclul de viață al datelor include originile datelor și locul în care acestea se deplasează în timp. Descrie ce se întâmplă cu datele pe măsură ce trec prin diverse procese, ajutând la furnizarea de vizibilitate asupra conductei de analiză și simplificând urmărirea erorilor înapoi la sursele lor.
Observabilitatea datelor: Capacitatea de a monitoriza, urmări și înțelege starea și fluxul de date prin conducte în timp real pentru a asigura fiabilitatea și încrederea.
Calitatea datelor: Măsura cât de potrivit este un set de date pentru a-și îndeplini scopul specific. Datele de înaltă calitate sunt exacte, complete, consecvente, la timp, valide și unice.
Securitatea datelor: Practica de a proteja informațiile digitale împotriva accesului neautorizat, corupției sau furtului pe parcursul întregului său ciclu de viață. Acesta acoperă totul, de la hardware la software la controale administrative și de acces.
Administrarea datelor: Rolul operațional responsabil pentru asigurarea implementării și menținerii politicilor și standardelor privind datele în întreaga organizație.
Managementul datelor de bază (MDM): O metodă cuprinzătoare de a permite unei întreprinderi să conecteze toate datele sale critice la un singur fișier, numit fișier principal, care oferă un punct de referință comun. MDM eficientizează partajarea datelor între personal și departamente.
Gestionarea metadatelor: Administrarea datelor care descriu alte date. Aceasta implică stabilirea de politici și procese pentru a se asigura că informațiile pot fi integrate, accesate, partajate, legate, analizate și menținute cu cel mai bun efect în întreaga organizație.

Integrarea datelor și interoperabilitate

Provocările și soluțiile implicate în combinarea datelor din diferite surse și asigurarea faptului că diverse sisteme pot schimba și utiliza informații. Este esențial pentru a crea o vizualizare unificată a datelor într-o organizație și pentru a permite fluxul de date fără întreruperi între sisteme.

Interfața de programare a aplicației (API): Un set de protocoale, rutine și instrumente pentru construirea de aplicații software. API-urile specifică modul în care componentele software ar trebui să interacționeze, facilitând integrarea între diferite sisteme.
Fabrica de date: O arhitectură și un set de servicii care oferă capabilități consistente pentru o gamă largă de endpoint-uri, care acoperă medii hibride și multi-cloud.
Armonizarea datelor: Procesul de combinare a datelor din diferite surse și de a le face consistente și uniforme. Aceasta implică adesea rezolvarea formatelor de date, convențiile de denumire și diferențele de codare.
Integrarea datelor: Procesul de combinare a datelor din diferite surse într-o singură vizualizare unificată. Integrarea permite analizarea diferitelor tipuri de date, oferind informații mai cuprinzătoare și mai utile.
Interoperabilitatea datelor: Capacitatea diferitelor sisteme, dispozitive, aplicații sau produse de a se conecta și comunica într-un mod coordonat, fără efort din partea utilizatorului final. Permite schimbul și utilizarea eficientă a informațiilor.
Mesh de date: O abordare descentralizată a arhitecturii datelor, care pune accent pe proprietatea domeniului, infrastructura de date self-service și tratarea datelor ca produs.
Migratia datelor: Procesul de transfer de date între tipuri de stocare, formate sau sisteme informatice. Este un aspect cheie pentru orice implementare, upgrade sau consolidare a sistemului.
Sincronizarea datelor: Procesul de stabilire a coerenței între datele de la o sursă la o stocare a datelor țintă și invers, precum și armonizarea continuă a datelor în timp.
Enterprise Service Bus (ESB): Un model de arhitectură software utilizat pentru proiectarea și implementarea comunicării între aplicații software care interacționează reciproc într-o arhitectură orientată spre servicii (SOA). Este un instrument pentru distribuirea muncii între componentele conectate ale unei aplicații.

Platforme și instrumente de date

Diferitele soluții software și platforme concepute pentru a ajuta organizațiile să gestioneze, să analizeze și să obțină informații din datele lor. Aceste instrumente se adresează diferitelor aspecte ale managementului datelor, de la integrarea datelor clienților până la business intelligence și analize de marketing.

Business Intelligence (BI) Platformă: Un tip de aplicație software concepută pentru a prelua, analiza, transforma și raporta date pentru business intelligence. Platforma BI include de obicei vizualizarea datelor, analiză vizuală și capabilități interactive de tablouri de bord.
Platformă de date despre clienți (CDP): Un software împachetat care creează o bază de date persistentă, unificată pentru clienți, care este accesibilă altor sisteme. CDP-urile extrag date din mai multe surse pentru a vizualiza în mod cuprinzător fiecare client.
DataOps: O practică colaborativă de gestionare a datelor care aplică principiile DevOps la fluxurile de date, promovând agilitatea, automatizarea și calitatea în livrarea datelor.
Platforma de gestionare a datelor (DMP): Un sistem de calcul centralizat pentru colectarea, integrarea și gestionarea datelor mari structurate și nestructurate din surse disparate. DMP-urile permit companiilor să obțină informații unice despre clienții și produsele lor.
Instrumente de vizualizare a datelor: Software care reprezintă grafic datele. Aceste instrumente ajută utilizatorii să înțeleagă relațiile și modelele complexe de date prin prezentarea informațiilor în formate vizuale, cum ar fi diagrame, grafice și hărți.
Platformă de date pentru întreprinderi: O platformă unificată care integrează, gestionează și analizează datele unei organizații din diverse surse. Oferă o singură sursă de adevăr pentru datele întreprinderii, sprijinind inițiativele de analiză, operațiuni și știința datelor.
Platformă de analiză de marketing: O soluție software care ajută specialiștii în marketing să măsoare, să gestioneze și să analizeze performanța de marketing pentru a maximiza eficiența și a optimiza rentabilitatea investiției. Aceste platforme integrează adesea date de la diverse canale de marketing.
Arhitectură bazată pe metadate: Sisteme concepute pentru a adapta dinamic fluxurile de lucru sau integrările pe baza definițiilor metadatelor, permițând flexibilitate și automatizare în gestionarea datelor.

Confidențialitatea datelor și conformitatea

Protecția informațiilor sensibile și respectarea reglementărilor privind protecția datelor. Acesta acoperă tehnici și practici utilizate pentru a proteja confidențialitatea datelor și pentru a asigura conformitatea cu legi precum GDPR, care este din ce în ce mai importantă în lumea noastră bazată pe date.

Gestionarea consimțământului: Sisteme sau procese care captează, urmăresc și impun consimțământul utilizatorilor pentru colectarea și prelucrarea datelor în conformitate cu reglementări precum GDPR și CCPA.
Anonimizarea datelor: Procesul de protecție a informațiilor private sau sensibile prin ștergerea sau criptarea identificatorilor care conectează o persoană la datele stocate. Acest lucru permite organizațiilor să utilizeze și să partajeze date, păstrând în același timp confidențialitatea.
Criptarea datelor: Procesul de conversie a datelor dintr-un format care poate fi citit într-un format codificat care poate fi citit sau procesat numai după decriptare. Criptarea este un aspect crucial al securității datelor, în special pentru informațiile sensibile.
Mascarea datelor: O metodă de a crea o versiune similară din punct de vedere structural, dar neautentică a datelor unei organizații. Poate fi folosit pentru a proteja datele sensibile, oferind în același timp un substitut funcțional în scopuri precum testarea software-ului și instruirea utilizatorilor.
Suveranitatea datelor: Conceptul conform căruia datele sunt supuse legilor și structurilor de guvernanță din cadrul națiunii în care sunt colectate.
Confidențialitatea datelor: Aspectul tehnologiei informației care se ocupă de o organizație sau individ are capacitatea de a determina ce date dintr-un sistem informatic pot fi partajate cu terți. Este strâns legat de protecția și securitatea datelor.
Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR): Un regulament din legislația UE privind protecția datelor și confidențialitatea pentru toate persoanele din Uniunea Europeană și Spațiul Economic European. Acesta își propune să ofere persoanelor fizice controlul asupra datelor lor personale.
Informații de identificare personală (PII): Orice date care ar putea identifica o anumită persoană. Acestea pot include identificatori direcți, cum ar fi numele sau numărul de securitate socială, sau cvasi-identificatori care pot fi combinați cu alte informații pentru a identifica o persoană.

Surse și tipuri de date

Diferite tipuri de date și originile lor. Înțelegerea acestor distincții este crucială pentru gestionarea și analiza adecvată a datelor, deoarece diferitele tipuri de date pot necesita o manipulare diferită și pot oferi diverse perspective.

Date comportamentale: Informații despre modul în care utilizatorii interacționează cu un produs, serviciu sau site web. Acestea pot include valori precum afișările de pagină, clicurile și timpul petrecut pe site, oferind informații despre preferințele și obiceiurile utilizatorilor.
Date demografice: Date statistice despre caracteristicile unei populații, cum ar fi vârsta, sexul, venitul, educația și ocupația. Acest tip de date este adesea folosit pentru segmentarea și direcționarea pieței.
Prima petrecere (1P) Date: Date pe care o companie le colectează direct de la clienții sau publicul său. Acestea pot include date din comportamente, acțiuni sau interese demonstrate pe site-ul sau aplicația dvs., date din CRM, date despre abonament, date sociale sau feedback-ul clienților.
A doua petrecere (2P) Date: Date care sunt partajate direct între parteneri de încredere. În esență, sunt datele primei parte ale altcuiva pe care le puteți accesa printr-o relație directă cu acea companie.
Date structurate: Date care sunt organizate într-un mod predefinit, de obicei în rânduri și coloane. Acest tip de date poate fi căutat cu ușurință și poate fi analizat rapid de instrumentele de extragere a datelor.
Terț (3P) Date: Date colectate de o entitate care nu are o relație directă cu utilizatorul pentru care sunt colectate datele. Este adesea agregat de pe diverse site-uri web și platforme și vândut companiilor pentru utilizare în marketing și publicitate.
Date nestructurate: Informații care nu au un model de date predefinit sau care nu sunt organizate într-un mod predefinit. Aceasta poate include fișiere text, imagini, audio și video.

Strategia și cultura datelor

Aspecte organizatorice ale utilizării datelor. Acesta acoperă modul în care companiile pot dezvolta o abordare coerentă a datelor și pot promova o cultură care apreciază și utilizează eficient datele în procesele de luare a deciziilor.

Luarea deciziilor bazată pe date: Practica de a baza deciziile pe analiza și interpretarea datelor, mai degrabă decât pe intuiție sau observație. Aceasta implică colectarea de date, extragerea tiparelor și faptelor din acele date și utilizarea acestor fapte pentru a face inferențe care influențează luarea deciziilor.
Cunoașterea datelor: Abilitatea de a citi, de a lucra cu, de a analiza și de a argumenta cu date. Este o abilitate cheie pentru profesioniștii la locul de muncă modern, permițându-le să înțeleagă și să utilizeze datele în mod eficient în rolurile lor.
Maturitatea datelor: O măsură a cât de avansată este o organizație în capacitatea sa de a crea, utiliza și gestiona date pentru a crea valoare pentru afaceri. Nivelurile mai ridicate de maturitate a datelor sunt asociate cu rezultate mai bune în afaceri.
Strategia de date: O viziune cuprinzătoare și o foaie de parcurs pentru utilizarea datelor de către o organizație. Acesta prezintă modul în care o companie va colecta, stoca, gestiona, partaja și va folosi datele pentru a-și atinge obiectivele de afaceri.
Democratizarea datelor: Procesul de a face datele accesibile pentru toată lumea din cadrul unei organizații, nu doar pentru oamenii de știință ai datelor sau pentru profesioniștii IT. Aceasta implică adesea furnizarea de instrumente de analiză cu autoservire și promovarea alfabetizării datelor în cadrul companiei.

Utilizarea și activarea datelor

Modul în care organizațiile își pun datele în funcțiune, transformând informațiile brute în perspective acționabile și valoare comercială tangibilă. Acesta acoperă concepte de la personalizare până la modelarea predictivă, arătând modul în care datele pot genera rezultatele afacerii.

Activarea datelor: Procesul de utilizare a datelor dumneavoastră în diferitele sisteme de marketing și de afaceri. Aceasta implică luarea de perspective derivate din analiza datelor și utilizarea acestora pentru a declanșa acțiuni sau pentru a informa strategii.
Monetizarea datelor: Procesul de utilizare a datelor pentru a obține un beneficiu economic cuantificabil. Monetizarea internă îmbunătățește operațiunile și eficiența unei companii, în timp ce monetizarea externă implică vânzarea de produse de date despre clienți.
Personalizarea datelor: Adaptarea conținutului, produselor sau experiențelor la indivizi pe baza datelor acestora. Acest lucru poate duce la un marketing mai relevant, experiențe îmbunătățite ale clienților și un angajament sporit.
Marketing bazat pe date: O abordare de marketing care utilizează datele obținute prin interacțiunile cu clienții și terțe părți pentru a obține informații despre motivațiile, preferințele și comportamentele clienților. Aceste perspective informează strategiile și tacticile de marketing.
Modelare predictivă: Un proces care utilizează data mining și probabilitatea pentru a prognoza rezultatele. Este adesea folosit în marketing pentru a prezice comportamentul clienților, în finanțe pentru a evalua riscul de credit și tendințele pieței și în diverse domenii pentru a face predicții bazate pe date.
Procesarea datelor în timp real: Practica procesării datelor de îndată ce acestea intră într-un sistem. Acest lucru permite analiza și acțiunea imediată bazate pe cele mai actuale date disponibile, ceea ce este crucial pentru multe aplicații și procese de afaceri moderne.

Tehnologii de date emergente

Tehnologii de ultimă oră care modelează viitorul managementului și analizei datelor. Aceste tehnologii promit să revoluționeze modul în care colectăm, procesăm și obținem informații din date, deschizând noi posibilități pentru afaceri și cercetători.

Inteligență artificială (AI): Simularea proceselor de inteligență umană de către mașini, în special sisteme informatice. În contextul datelor, AI poate fi folosită pentru analize avansate, automatizarea proceselor de date și generarea de informații din seturi de date complexe.
Blockchain pentru gestionarea datelor: O tehnologie de registru descentralizată, distribuită, care poate stoca și gestiona datele în siguranță. Oferă beneficii potențiale în ceea ce privește integritatea datelor, trasabilitatea și securitatea.
Geamăn de date: Un model virtual care oglindește medii sau sisteme de date din lumea reală pentru a simula performanța, a optimiza procesele sau a testa scenarii.
Calcul de margine: O paradigmă de calcul distribuită care aduce calculul și stocarea datelor mai aproape de locația în care este nevoie. Acest lucru poate reduce latența și utilizarea lățimii de bandă și este util în special pentru Internet of Things (IoT) dispozitive.
AI generativ: O clasă de modele de inteligență artificială capabile să producă date noi - cum ar fi text, imagini sau cod - pe baza modelelor învățate din datele de antrenament.
Internetul Lucrurilor (IoT): Rețeaua de obiecte fizice încorporate cu senzori, software și alte tehnologii pentru conectarea și schimbul de date cu alte dispozitive și sisteme prin internet. IoT generează cantități mari de date care pot fi utilizate în diverse scopuri analitice.
Procesarea limbajului natural (PNL): O ramură a inteligenței artificiale care ajută computerele să înțeleagă, să interpreteze și să manipuleze limbajul uman. NLP este utilizat în diverse aplicații de date, de la chatbot până la analiza sentimentelor datelor text nestructurate.
Date sintetice: Date generate artificial care imită atributele datelor din lumea reală, utilizate pentru testare, antrenament sau analize care păstrează confidențialitatea.

Această listă cuprinzătoare acoperă o gamă largă de concepte legate de date, oferind o bază solidă pentru înțelegerea lumii complexe a managementului, analizei și utilizării datelor în mediile moderne de afaceri.