آیکون منو


روزانه حجم عظیمی از داده‌های بسیار انبوه با سرعت بالا از منابع گوناگونی در صنعت از جمله تجهیزات و ابزارهای مختلف مانند گوشی‌هاي موبایل، حسگرهای محیطی، لاگ نرم‌افزارهای مختلف، دوربین‌ها، میکروفون‌ها، دستگاه‌هاي تشخیص RFID، شبکه‌هاي حسگر بی‌سیم تولید می‌شوند.
استفاده از داده‌های بزرگ ار الزامات انقلاب صنعتی چهارم (Industry 4.0) می‌باشد که 
الهام بخش روش‌های جدید برای تبدیل فرآیندها، سازمان‌ها، کل صنایع و حتی جامعه هستند.
تحلیل این داده‌های انبوه نیاز به روش‌های پردازشی تازه‌ای دارد  تا منجر به تصمیم‌گیری، بینش تازه و بهینگی پردازش‌های پیشرفته شوند.
 در راستای تولید سیستم های متمرکز و تولید انبوهی از داده‌ها با چشم اندازی به رشد فن آوری‌ها در آینده، بهره گیری و تعریف معماری کلان-داده ها، می بایست منجر به مدیریت مناسب داده‌ها و کسب مزیت‌های تحلیل‌های آن‌ها و در نهایت تولید ارزش برای صنایع گردد. این فن آوری های نوین می‌توانند مدل کسب و کارِ صنعت را متحول ساخته و تغییرات چشم گیری در نظام‌های درآمدی و مالی صنایع را در کسب سود آوری داشته باشند. همچنین با استفاده از آن‌ها می‌توان از منظر مدیریت مالی با کاهش هزینه در تأمین زیرساخت ها، سخت افزارها و منابع ذخیره‌سازی و صرفاً بهره گیری از فن آوری های مرتبط با «کلان-داده»، توأماً تولید ارزش، جریان درآمدی جدید برای صنایع حاصل خواهد شد.
واحد تحقیق و توسعه مگفا در راستای پیاده سازی راهکارهای کلان داده با استفاده از  متدولوژی‌های روز دنیا در کنار صنایع و سازمان ها می‌باشد.
ویژگیهای راهکار مگفا 
•  مدیریت و تحلیل داده ها با حجم و تنوع در ساختار و سرعت تولید زیاد
•  زیرساخت یکپارچه برای ذخیره سازی، مدیریت و حفاظت از داده ها جهت تحلیل برای کسب و کار‌ها
•  ذخیره سازی داده به صورت توزیع شده ، مقیاس پذیر، تحمل پذیر نسبت به خطا و با صرفه اقتصادی
•  موتور پردازشی توزیع شده و در مموری جهت تحلیل داده‌ها در لحظه و با استفاده از کامپیوترها معمولی
•  انجام پرس و جو و دسترسی به انواع داده‌ها مانند جستجو، دسترسی دسته ای و جریانی، SQL تعاملی، NoSQL با تاخیر کم
•  یکپارچگی و مدیریت جریان داده‌های ورودی و خروجی به زیر ساخت، با قابلیت اطمینان پذیری بالا، متناوب و به صورت خودکار
•  دارای قابلیت‌های کنترل دسترسی، احراز هویت و حفاظت از داده در سطوح مختلف به منظور حفظ امنیت
•  دارای قابلیت مدیریت و مانیتورینگ سرویس‌های مختلف
•  امکان ارایه سرویس در بستر ابری(خصوصی یا عمومی) با قابلیت مقیاس پذیری و دسترسی پذیری بالا
•  کاهش هزینه خرید سرور جهت راه اندازی پلتفرم کلان داده و استفاده بهینه از منابع در بستر ابری
•  امکان پیش بینی رفتار داده‌ها با استفاده از شبکه‌های یادگیری عمیق
•  امکان دسته‌بندی داینامیک داده‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری غیرنظارتی
•  امکان پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق AUTO-ENCODER