Veriler, her kuruluş ve şirket için hayati değere sahiptir. Çünkü kuruluşlar, müşteri deneyimi, üretim süreçleri, yönetim ve tüm departmanlar dahil verilerden yola çıkarak bir yol izler. Bu nedenle bilgilerin sisteme doğru girilmesi, işleme-sınıflandırma, çıkış ve kaydetme-depolama gibi aşamalardan geçmesi gerekir. Tüm bu süreçler bilgi işlem döngüsünün vazgeçilmez aşamalarıdır. Örneğin bilgisayar gibi bir bilgi işleme sistemindeki her eylem her zaman üç aşamadan geçer: girdi, işleme ve çıktı. Ancak kaydetme yani depolama da verilerin süreçlere dahil edilmesi için günümüzde bilgi işlem döngüsünün en önemli aşamasıdır. Bilgi işlem döngüsü hakkında bilinmesi gereken tüm detayları yazının devamında bulabilir, şirket verilerinizi bu aşamalara göre işleyerek sağlıklı veriler elde edebilirsiniz.
Bilgi işleme, sayısallaştırılmış bilgilerin bilgisayarlar ve toplu olarak bilgi teknolojileri ekipmanı tarafından manipüle edilmesi anlamına gelir.
Bilgi işleme sistemleri, programları, işletim sistemlerini, bilgisayarlar ya da bilgi işleyebilen diğer elektronik cihazları, ağları ve ana bilgisayarları içerir. Verilerin herhangi bir şekilde aktarılması veya kullanılması gerektiğinde bilgi işleme aşamalarından geçmesi gerekir.
Bir bilgisayar bilgi işlemcisi, anlaşılır sonuçlar üretmek için bilgileri işler. İşlem, bilgi toplamayı, kaydetmeyi, geri almayı veya yaymayı içerebilir. Örneğin, bir metin dosyasını yazdırırken, bir bilgi işlemcisi dijital bilgiyi basılı forma çevirmek ve biçimlendirmek için çalışır.
Bilgi işleme gereksinimi, uzun zaman önce şirketlerin ve hükümetlerin genellikle istatistiksel olarak veya birleştirilmiş verilerden hesaplanan büyük miktarda veriyi işlemek istemesiyle başlamıştır. Uzaya seyahat etme arzusu, büyük miktarda veriyi işleme ihtiyacını daha da artırdığından bilgi işleme teknolojileri de ivme kazanmıştır. Dijitalleşme süreçleri sayesinde veriler daha fazla değer kazanmış ve miktarı da dolayısıyla bir hayli artmıştır. Bu bilgilerin hepsi pek çok cihaz, yüzlerce uydu ve yazılımlar tarafından işlenebilir haldedir ve her dakika trilyonlarca bayt bilgi işlenir.
Bilgi işleme hala büyüme aşamasındadır. Daha büyük sistemler ve daha verimli kayıt nedeniyle dünya çapında işlenen bilgi miktarı artmaya devam eder.
Bilgi işlem döngüsü terimi “Bilgi sağlamayı amaçlayan bir sistem” olarak tanımlanabilir. Ancak tanım, bilgi ve sistem terimleri çerçevesinde daha detaylı açıklanabilir. Bilgi, verilerden (data) oluşan içeriğe sahiptir. Bu nedenle veriler ancak anlamlı bir şekilde kullanılabiliyorsa bilgi haline gelir. Kullanıcı olmadan bilgi de olmaz. Sistem ise bilgi işlem döngüsünün yerine getirmesi gereken görevler veya sistemi oluşturan parçaları kapsar.
Bilgi işlem döngüsü, verilerin işlenebilmesi için geçtiği aşamaları ifade eder ve bu döngü evrenseldir. Veriler bilgisayar ya da farklı işleme birimlerine bu döngü çerçevesinde eklenebilir. Örneğin bulut depolama, bilgisayar belleklerine iyi bir alternatiftir. Veri tabanları oluşturmak için verilerin doğru bir şekilde girilmesi gerekir. Bu sayede ihtiyaç duyulan bilgi kısa sürede ulaşılabilir hale gelir. Bu süreç sonucunda büyük veri ambarı oluşturulabilir ve Big Data gibi sürekli gelişen geniş bilgi ağları elde edilebilir.
Bilgi işlem döngüsü bir sistem olarak adlandırıldığından bu sistemin görevlerini yerine getirebilmesi için çeşitli bileşenlere sahip olması gerekir. Modern organizasyonlarda, bilgi sistemleri büyük ölçüde otomatikleştirilmiştir. Bu otomatik bilgi sistemleri şu bileşenlerden oluşur: donanım, yazılım, veri, ağlar, insanlar ve prosedürler. Buradan da anlaşılacağı üzere her şey dijitalleşme ile ilgilidir. Teknolojiler geliştikçe temel ilkelere bağlı kalarak bilgi işlem döngüsü de değişir. Örneğin, veri girişi manuel olarak değil, makine öğreniminde olduğu gibi yapay zeka yardımı ile yapılabilir. Örneğin, bir kütüphanecinin işi, bir belgeyi veya kaydı korumak ve bunlara erişim sağlamaktır. Bunun için de kayıtların toplanması, işlenmesi, kaydedilmesi gerekir.
İnsanların, bilgisayarların yaptığı gibi duyularından aldıkları bilgileri aktif olarak işledikleri fikrine dayanan bilgi işleme, bir insan davranışı teorisidir. İnsanlar da beyninin aldığı bilgileri alır, kaydeder, şekillendirir ve depolar. Bu da öğrenme demektir. Bilgisayar süreçlerinde yer alan bilgi işleme döngüsü yapay zeka ile desteklendiğinde ise Deep Learning ve Machine Learning teknolojileri ortaya çıkar.
Verilerin bilgisayarlar tarafından işlenebilecek bir forma dönüştürülmesi işlemi bilgi işlemenin temel amacıdır. Bilgisayarlarda işlem süreçleri söz konusu olduğunda bilgi işleme döngüsü, bilgisayarın bir programı yürütürken gerçekleştirdiği işlemlerin sırasıdır. Döngü dört temel aşamadan oluşur: toplama, kod çözme, yürütme ve geri yazma. Toplama ya da yakalama aşaması, bilgisayarın bellekten bir talimat aldığı; kod çözme aşaması, bilgisayarın talimatı çözdüğü; yürütme aşaması, bilgisayarın talimatı yürüttüğü; geri yazma aşaması ise bilgisayarın talimatın sonuçlarını belleğe geri yazdığı kısımdır.
Bilgi işleme girdi, işleme, çıktı ve depolama olmak üzere dört aşamaya ayrılır. Bu üç aşama, bir işlemci tarafından veri depolamak zorunda kalmadan yalnızca üç kez kullanılabilir. Giriş cihazları hem kaynakta hem de ölçüm noktasında veri toplayabilir. Veriler, IPOS modelinde, modele girdikten sonra depolanmış durumda veya kullanıcının kullanabileceği bir biçimde işlenir. İnsan duyularının algılayabildiği bir ekran, hoparlör veya başka bir ortam IPOS'tan bilgi alır. Bir işlem, nispeten küçük bir görevden karmaşık bir göreve kadar değişebilir. Çıkış aşamasındaki işlenen veriler gerektiğinde başka bir IPOS modülünde görüntülenebilir. Veri işleme döngüsünün dört aşaması şunlardır:
1. CPU, verileri bilgisayarın geçici belleğine veya rastgele erişim belleğine (RAM) yazar.
2. Bilgisayar daha sonra kullanıcının verileri RAM'den daha kalıcı depolamaya taşıma komutunu bekler. Bu komut verilirse, bilgisayar verileri disk sürücüsüne yazar.
3. Son olarak, bilgisayar verileri sürücüdeki bir konuma, varsayılan depolama konumuna veya kullanıcı tarafından ayarlanan bir konuma kaydeder. Kullanıcı daha sonra bu saklanan bilgileri istediği zaman geri çağırabilir.
Bilgileri harici depolama aygıtlarını (örneğin USB sürücüler veya harici sabit sürücüler) kullanarak da depolayabileceğiniz gibi Bulut Bilişim sistemlerinden de yararlanabilirsiniz. Çünkü fiziksel belleklerin zamanla kullanılmaz hale gelmesi ve verilerin gün geçtikçe büyüyen boyutu göz önüne alındığından kuruluş için en iyi yöntem bulut depolama seçenekleridir.
Bilgi işlem döngüsü veri elde etme sürecinin en temel aşamalarını içerir. Bilgisayar ya da herhangi bir teknolojik cihaz söz konusu olduğunda da bu aşamalar geçerlidir. Önemli olan aşamaları tamamlamak ve bilgilerden yararlı veriler elde etmektir. Ayrıca bu verilerin saklanması ve gerektiğinde kullanılabilir durumda olması da sürecin devamı olarak kabul edilir. Bu nedenle verilerinizi koruma altına almak ve kuruluşunuzu dijitalleşme süreçlerine entegre etmek için siz de Komtaş hizmetlerinden yararlanabilirsiniz.
Müşteri Veri Platformu (CDP), diğer sistemlere erişebilen tutarlı ve birleştirilmiş bir veri tabanı oluşturan bir paket yazılım türüdür.
Backpropagation (geri yayılım), yapay sinir ağlarının öğrenme sürecinde kullanılan temel bir algoritmadır. Bu algoritma, sinir ağlarının bir problemi çözmek için gerekli ağırlıkları nasıl optimize edeceğini öğrenmesini sağlar.
GPT-3, veri, dil ve yazı ile ilgili olasılıklar nedeniyle oldukça popülerken GPT-4 tüm bunların yanı sıra daha fazla yaratıcılık ve görüntü tanıma ile daha dikkat çekici güncellenmiş bir GPT sürümüdür.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
