Dünya veri etrafında dönüyor. Kuruluşların aldığı hemen hemen her önemli karar, sahip oldukları verilere bağlıdır. Veriler, kuruluşların riskleri azaltmasına, pazarlama kampanyaları planlamasına, araştırmaya dayalı stratejiler geliştirmesine ve çok daha fazlasına yardımcı olur. Ancak bu kadar değerli bir kaynağın oldukça mütevazi veya karışık başlangıçları vardır.
Ham Veri Nedir?
Ham veri, birincil veri biçimidir. Kuruluşların kullandığı veriler ham verilerden elde edilir. Bunun nedeni, ham verilerin dağınık olması ve okunmasının veya anlaşılmasının zor olmasıdır.
Ham verilerin kullanılmadan önce bir dizi işlemden geçirilmesi gerekir. İlk bakışta, ham veriler bir çöp yığını gibi görünür. Ancak zaman ve kaynaklarla ham veriler okunabilir bir biçime dönüştürülecek ve siz farkına bile varmadan önemli kurumsal kararlar alınırken kullanılacaktır.
Kaynak
Ham verinin kaynağı, kuruluşların peşinde olduğu bilgi türüne bağlıdır. Alakasız ham veri toplamanın bir anlamı olmadığı için kapsam önemlidir. Ham veriler genellikle aşağıdaki gibi kaynaklardan toplanır:
- Röportajlar
- Veri Arşivleri
- veri kümeleri
- Çevrimiçi anketler
- İnternet
- Basılı medya
Örneğin, bir işletme birinci sınıf bir yürümeye başlayan ayakkabı serisini piyasaya sürmeyi planlıyorsa, hedef kitleye dayalı olarak çevrimiçi anketlerden veya üçüncü taraf kaynaklardan veri toplanmalıdır. Bu durumda hedef kitle genellikle toplumun üst tabakalarından annelerdir.
Ham veri toplanırken dikkat edilmesi gereken bir diğer husus da kullanılan yöntemdir. Elektronik toplama yöntemleri daha düşük hata oranlarına sahip olma eğilimindedir. Diğer yöntemler için aynı şey söylenemez. Ses, video veya el yazısı metin biçimindeki ham verileri dönüştürürken yüksek bir hata olasılığı vardır. Tercüman, bir ülkenin uzak bölgelerine ait aksanları içeren ses verilerini anlamakta zorlanabilir.
Ham Veri İşleme Teknikleri
Daha önce de belirtildiği gibi, ham verilerin kullanılmadan önce işlenmesi gerekir. Veri işlemede kullanılan 6 teknik vardır. Bunlar:
- Gerçek zamanlı veri işleme
- Dağıtılmış veri işleme
- Zaman paylaşımlı veri işleme
- Toplu veri işleme
- çoklu işleme
- İşlem verileri işleme
Gerçek Zamanlı Veri İşleme
Bu tür veri işleme, finansal işlemlerde, siber güvenlikte, e-ticarette ve GPS izleme sistemlerinde yaygındır. Adından da anlaşılacağı gibi veri işleme, veri kaynaktan alınır alınmaz başlar. Verilerin alınması ve işlenmesi bir saniyenin altında gerçekleşir.
Dağıtılmış Veri İşleme
Dağıtılmış veri işleme, DDP olarak da bilinir. DDP’de, büyük veri kümeleri daha küçük, yönetilebilir parçalara bölünür. Bu küçük parçalar daha sonra işlenmek üzere farklı sunucular arasında paylaşılır. DDP daha az kaynak kullanır ve daha az zaman alır, bu da onu verilere bağımlı işletmeler için mükemmel bir seçenek haline getirir. DDP ayrıca daha yüksek hata toleransına sahiptir.
Zaman Paylaşımlı Veri İşleme
Zaman paylaşımlı veri işlemede yalnızca tek bir CPU birimi kullanılır. Veriye ihtiyaç duyan tüm kullanıcılar ve uygulamalar, tüm isteklerini karşılayan bu büyük CPU birimine erişebilecek. Bu yöntem, kullanıcı sorgularını yönetmek için merkezi sistemler kullanan kuruluşlarda baskındır.
Toplu Veri İşleme
Adından da anlaşılacağı gibi toplu veri işlemede ham veriler parçalar halinde işlenir. Kullanılan ham veriler, belirli bir süre boyunca toplanan birden fazla kaynaktan gelir. Toplu veriler yoluyla veri işleme nispeten doğrudur. Ancak süreç daha uzun sürer ve daha karmaşıktır. Çalışan bordro sistemleri ve kısa vadeli rakamların analizi, toplu veri işlemenin kullanıldığı birkaç yerdir.
Çoklu İşleme
Çoklu işleme, genellikle hava tahmininde ve makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılan bir veri işleme türüdür. Çoklu işlemede, tek bir veri yığını birden çok parçaya bölünerek işlenmesini kolaylaştırır. Kırık parçalara birden çok CPU birimi tarafından erişilir, bu da çoklu işlemeyi veri işlemenin en hızlı ve en verimli yöntemlerinden biri yapar.
İşlem Veri İşleme
Bu tür veri işleme, daha büyük sunucu bilgisayarlarda kullanılır. İşlem verilerinin işlenmesinin amacı, gelen veri setlerini kesintisiz olarak okumaktır. İşlemler veri işleme, kaynakları en çok tüketen veri işleme türleri arasındadır.
Ham Veri Neden Değerlidir?
Çünkü o bir bilgi hazinesidir. Mevcut aşamasında işe yaramaz olabilir, ancak işlendiğinde, ham veriler bir kuruluşa çok büyük yardımı olacak değerli içgörüler üretebilir. Elde edilen veriler, karar vermede ve bunları desteklemede çok önemli olacaktır. İşletme sahipleri için ham veriler, geliştirilmesi gereken alanlara ışık tutabilir ve müşteri davranışındaki kalıpları belirleyebilir. Bu bilgi, modern tüketicinin sürekli değişen ihtiyaçlarını karşılamak için uzun bir yol kat edecektir.
